Phi-3-mini-4k-instruct-llamafile

Phi-3-mini-4k-instruct-llamafile

提供跨平台AI权重,实现高效文本生成

Phi-3-Mini-4K-Instruct项目采用llamafile格式,提供可在Linux、MacOS、Windows等多平台运行的AI权重,适用于文本生成任务。其优化推理能力在语言理解、数学和代码等领域表现优异,尤其在内存和计算资源受限环境中有效。使用者需结合具体场景考虑模型适用性及潜在限制。

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Phi-3-mini-4k-instruct-llamafile项目介绍

项目背景

Phi-3-mini-4k-instruct-llamafile是一个基于Microsoft的Phi-3-mini-4k-instruct模型的项目。这个项目由微软开发,采用了一种新的可执行权重格式“llamafile”,能够在多个操作系统上高效运行,包括Linux、MacOS、Windows等。Phi-3-mini-4k-instruct模型是一个轻量级的,最先进的公开模型,具有3.8亿参数,专注于高质量和推理密集的数据处理。

快速入门

这个项目的一个显著特点是它的“快速体验”性。只需下载、解压和执行模型适用于多平台的llamafile文件即可。在开始之前,请确保你的系统至少有32GB的内存。以下是一个简单的步骤:

wget https://huggingface.co/jartine/Phi-3-mini-4k-instruct-llamafile/resolve/main/Phi-3-mini-4k-instruct.F16.llamafile chmod +x Phi-3-mini-4k-instruct.F16.llamafile ./Phi-3-mini-4k-instruct.F16.llamafile --help # 查看使用手册 ./Phi-3-mini-4k-instruct.F16.llamafile # 启动Web界面+OAI API ./Phi-3-mini-4k-instruct.F16.llamafile -p ... # CLI接口(可脚本化)

llamafile格式

llamafile是Mozilla Ocho引入的一种新格式,可以将大语言模型的权重转化为可执行的二进制文件,并且在AMD64和ARM64架构上运行。一个llamafile既是可执行文件,也是一个zip存档,包含一个GGUF文件,可以通过unzip命令提取。

用途和应用场景

Phi-3-mini-4k-instruct模型主要用于以下场景:

  1. 内存/计算资源受限的环境
  2. 对延迟要求较高的场景
  3. 强推理能力需求(特别是代码、数学和逻辑相关的应用)

这个模型旨在加速语言和多模态模型的研究,是生成式AI功能的重要构建模块。

使用方法

Phi-3-mini-4k-instruct已整合至transformers库的开发版本中。使用时需要注意以下几点:

  • 确保加载模型时传入参数trust_remote_code=True
  • 更新本地transformers到开发版本。

例如,可以使用以下代码进行快速推理:

import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct", device_map="cuda", torch_dtype="auto", trust_remote_code=True, ) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct") messages = [ {"role": "system", "content": "You are a helpful digital assistant. Please provide safe, ethical and accurate information to the user."}, {"role": "user", "content": "Can you provide ways to eat combinations of bananas and dragonfruits?"}, {"role": "assistant", "content": "Sure! Here are some ways to eat bananas and dragonfruits together..."}, ]

模型简介

Phi-3-mini-4k-instruct是在Phi-3数据集上训练的,包括合成数据和经过筛选的公共可用网站数据,重点是高质量和推理密集的特性。模型支持最长4K的上下文长度,并通过监督微调以及直接偏好优化进行后期训练,以提升其指令跟随能力和安全性。

责任和考虑

正如其他语言模型一样,Phi系列模型可能会产生不公平、不可靠或冒犯性的行为。开发人员在应用这些模型时应该特别注意遵循负责任AI的最佳实践,并确保符合相关法律法规。

通过这篇介绍,读者应该能够对Phi-3-mini-4k-instruct-llamafile项目有一个整体理解,以及如何应用这个项目,并在贺各种应用场景中做出负责任的使用。

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