基础模型: microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct 语言:

• 英文 许可证: mit 许可证链接: https://huggingface.co/microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct/resolve/main/LICENSE 管道标签: 文本生成 标签:
• 自然语言处理
• 代码
• llama-cpp
• gguf-my-repo 推理参数: 温度: 0.0 小部件示例:
• 消息:
  • 角色: 用户 内容: 你能提供香蕉和火龙果的搭配吃法吗？

matrixportal/Phi-3-mini-4k-instruct-Q4_K_M-GGUF

该模型是通过ggml.ai的GGUF-my-repo空间，使用llama.cpp从microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct转换而来的GGUF格式模型。更多关于模型的详细信息，请参考原始模型卡片。

使用llama.cpp

通过brew安装llama.cpp（适用于Mac和Linux）

brew install llama.cpp

启动llama.cpp服务器或使用命令行界面。

命令行界面:

llama-cli --hf-repo matrixportal/Phi-3-mini-4k-instruct-Q4_K_M-GGUF --hf-file phi-3-mini-4k-instruct-q4_k_m.gguf -p "生命和宇宙的意义是"

服务器:

llama-server --hf-repo matrixportal/Phi-3-mini-4k-instruct-Q4_K_M-GGUF --hf-file phi-3-mini-4k-instruct-q4_k_m.gguf -c 2048

注意：你也可以按照Llama.cpp仓库中列出的使用步骤直接使用这个检查点。

步骤1：从GitHub克隆llama.cpp。

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp

步骤2：进入llama.cpp文件夹，并使用LLAMA_CURL=1标志以及其他硬件特定标志（例如：Linux下Nvidia GPU使用LLAMA_CUDA=1）进行构建。

cd llama.cpp && LLAMA_CURL=1 make

步骤3：通过主二进制文件运行推理。

./llama-cli --hf-repo matrixportal/Phi-3-mini-4k-instruct-Q4_K_M-GGUF --hf-file phi-3-mini-4k-instruct-q4_k_m.gguf -p "生命和宇宙的意义是"

或

./llama-server --hf-repo matrixportal/Phi-3-mini-4k-instruct-Q4_K_M-GGUF --hf-file phi-3-mini-4k-instruct-q4_k_m.gguf -c 2048