ollama介绍Ollama是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。以下是其主要特点和功能概述：简化部署：Ollama目标在于简化在Docker容器中部署大型语言模型的过程，使得非专业用户也能方便地管理和运行这些复杂的模型。轻量级与可扩展：作为轻量级

Phi-3系列Phi-3是一系列先进的语言模型，专注于在保持足够紧凑以便在移动设备上部署的同时，实现高性能。Phi-3系列包括不同大小的模型：Phi-3-mini（38亿参数） -该模型在3.3万亿个令牌上进行训练，设计得足够小，可以在现代智能手机上运行。尽管体积紧凑，它的性能却可与更大的模型如Mixtra

Mixtral-8x7B是最好的开源llm之一。但是消费级硬件上对其进行微调也是非常具有挑战性的。因为模型需要96.8GB内存。而微调则需要更多的内存来存储状态和训练数据。比如说80gbRAM的H100GPU是不够的。这时我们就想到了QLoRA，它将模型大小除以4，同时通过仅调整LoRA适配器进行微调来

先看效果图，这是一个比较典型的逻辑推理问题，以下是本地运行的模型和openaigpt3.5的推理对比本地运行Mixtral-8x7B大模型： chatgpt3.5的回答： 关于Mixtral8x7B这个就不多介绍了，但凡在关注开源大模型的朋友应该知道这个模型是目前市场上最具竞争力的开源大型模型之一，其能力水

作者：熊兮、贺弘、临在Mixtral8x7B大模型是MixtralAI推出的基于decoder-only架构的稀疏专家混合网络（Mixture-Of-Experts，MOE）开源大语言模型。这一模型具有46.7B的总参数量，对于每个token，路由器网络选择八组专家网络中的两组进行处理，并且将其输出累加组合，在增加模型参数总量的同时，优

Mixtral-8x7B是最好的开放大型语言模型(LLM)之一，但它是一个具有46.7B参数的庞大模型。即使量化为4位，该模型也无法在消费级GPU上完全加载(例如，24GBVRAM是不够的)。Mixtral-8x7B是混合专家(MoE)。它由8个专家子网组成，每个子网有60亿个参数。8位专家中只有2位在解码期间有效，因此可

作者：熊兮、求伯、一耘引言Mixtral8x7B是MixtralAI最新发布的大语言模型，在许多基准测试上表现优于GPT-3.5，是当前最为先进的开源大语言模型之一。阿里云人工智能平台PAI是面向开发者和企业的机器学习/深度学习平台，提供了对于Mixtral8x7B模型的全面支持，开发者和企业用户可以基

作者：熊兮、贺弘、临在Mixtral8x7B大模型是MixtralAI推出的基于decoder-only架构的稀疏专家混合网络（Mixture-Of-Experts，MOE）开源大语言模型。这一模型具有46.7B的总参数量，对于每个token，路由器网络选择八组专家网络中的两组进行处理，并且将其输出累加组合，在增加模型参数总量的同时，优

模型简介近日，MistralAI团队发布了全新的大型语言模型——Mixtral8x7B。这款以稀疏专家混合模型（SparseMixture-of-Experts，简称SMoE）为基础的语言模型，拥有467亿个参数，是当前市场上最强大的开源权重模型之一。不仅如此，Mixtral8x7B还在Apache2.0许可下开源，为开发者社区提供了一个全