mixtral大模型

简介: Mixtral 是一种具有开放权重的高质量稀疏专家混合模型 (SMoE)。根据 Apache 2.0 许可。 Mixtral 在大多数基准测试中都优于 Llama 2 70B,推理速度提高了 6 倍。它是最强大的开放权重模型,具有宽松的许可证,也是成本/性能权衡方面的最佳模型。

简介

Mixtral 是一种具有开放权重的高质量稀疏专家混合模型 (SMoE)。根据 Apache 2.0 许可。 Mixtral 在大多数基准测试中都优于 Llama 2 70B,推理速度提高了 6 倍。它是最强大的开放权重模型,具有宽松的许可证,也是成本/性能权衡方面的最佳模型。特别是,它在大多数标准基准测试中匹配或优于 GPT3.5。

image.png

Mixtral 的特点

  • 可以优雅地处理 32k 令牌的上下文。
  • 可以处理英语、法语、意大利语、德语和西班牙语。
  • 在代码生成方面表现出强大的性能。

基于 Hugging Face Transformers 使用 mixtral

## Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline

def test_mixtral():
    pipe = pipeline("text-generation", model="mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1")
    pipe("请为google编写web自动化测试用例,使用pytest page object设计模式,断言使用hamcrest"))

使用 langchain 调用 mixtral

def test_mixtral():
    llm = Ollama(model="mixtral", base_url="http://localhost:11434")
    r = llm.invoke('请为google编写web自动化测试用例,使用pytest page object设计模式,断言使用hamcrest')
    debug(r)

总结

Mixtral 是一种具有开放权重的高质量稀疏专家混合模型。

相关文章
|
JavaScript
浏览器插件crx文件--JS混淆与解密
浏览器插件crx文件--JS混淆与解密
374 0
|
存储 物联网 测试技术
在16G的GPU上微调Mixtral-8x7B
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96.8 GB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80gb RAM的H100 GPU是不够的。
227 2
|
5月前
|
Prometheus 监控 Cloud Native
Prometheus配置docker采集器
本文介绍了如何使用 Prometheus 监控 Docker 容器,涵盖环境准备、配置文件编写及服务启动等步骤。首先确保安装 Docker 和 Docker Compose,接着通过 `docker-compose.yml` 配置 Prometheus 和示例应用。创建 `prometheus.yml` 指定数据采集目标,最后用 `docker-compose up -d` 启动服务。文章还展示了甘特图和类图,帮助理解服务状态与关系,助力提升系统可靠性和可维护性。
188 11
|
9月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
详解三种常用标准化Batch Norm & Layer Norm & RMSNorm
通过本文的介绍,希望您能够深入理解Batch Norm、Layer Norm和RMSNorm的原理和实现,并在实际应用中灵活选择和使用,提升深度学习模型的性能和稳定性。
2182 5
|
11月前
|
数据可视化 定位技术 项目管理
互联网虚拟项目都不靠谱?那是你没了解这些
虚拟项目使团队成员能跨越地理限制,借助电子通信工具协同作业,实现目标。它突破了传统办公场所局限,促进了跨地域、跨文化的协作。通过云计算、视频会议等技术,团队即使身处不同地区也能高效沟通。虚拟项目具备地理分散性、时间灵活性和对数字工具的高度依赖等特点,有助于降低成本、拓宽人才获取渠道、提高生产力,并增强企业的适应能力。明确角色分工、选用合适工具及定期在线会议等策略可进一步优化远程协作效果。
174 1
|
10月前
|
Shell 数据库
GBase8a 数据库新集群第一次创建dblink
GBase8a 数据库新集群第一次创建dblink
|
11月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 PyTorch
网页也能跑大模型?
本故事主要介绍在网页上部署模型的来龙去脉,你想问的问题,可能都可以在这里找到答案
165 3
网页也能跑大模型?
Vue3面包屑(Breadcrumb)
该Breadcrumb组件允许自定义设置多个属性,包括路由数组、面包屑类名和样式、文本最大显示宽度、分隔符及样式、以及目标URL的打开方式。通过这些配置项,可以轻松实现不同样式的面包屑导航。组件支持点击跳转,并且能够处理带查询参数的路径。在线预览展示了其丰富的定制功能。可通过引入并在页面中使用该组件来快速构建导航结构。
377 1
Vue3面包屑(Breadcrumb)
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
探索机器学习在文本分析中的应用
【8月更文挑战第23天】本文旨在探讨机器学习技术在文本分析领域的应用,并解释如何通过这些技术提取有价值的信息。我们将讨论从简单的词频统计到复杂的情感分析的各种方法。文章将不展示代码示例,而是以通俗易懂的语言解释核心概念和步骤,帮助读者理解机器学习如何改变我们处理文本数据的方式。
|
11月前
|
数据采集 存储 自然语言处理
快速构建企业智能门户,销售额倍增,人才触手可及 - 爬虫 + RAG + LLM
本文介绍了一款基于大模型的智能企业门户接待系统,旨在通过先进的AI技术,实现企业网站信息的自动化处理与响应,提高客户支持、产品推荐和人才招聘的效率。系统利用爬虫技术自动提取公司官网信息,结合语音识别、大模型生成等技术,支持语音和文本输入,通过RAG(检索增强生成)方式生成精准回答,并支持语音播报,提供类似真人的接待体验。项目涵盖了环境准备、数据构建、代码实现、测试调优、部署等多个阶段,详细记录了开发过程中遇到的问题及解决方案,展示了系统在咨询公司信息、产品询问及招聘岗位咨询等场景下的应用潜力。未来计划在数据类型支持、会话记忆、并发处理、语音合成等方面进一步优化,以提升用户体验和服务质量。
259 0