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最新LLama 3版本，具备改进的推理能力和生成质量。
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镜像概述和主要用途
Meta Llama 3.3 是由Meta设计的700亿参数多语言语言模型，专为聊天和内容生成等文本任务而优化。其指令调优版本针对多语言对话进行了优化，在常见基准测试中性能优于许多开源和商业模型。作为最新的Llama 3版本，该模型在推理能力和生成质量方面均有显著提升。
使用场景和适用范围
- 多语言助手式聊天：使用指令调优模型构建跨语言对话AI，支持在多种语言环境下实现自然且上下文感知的交互。
- 编码支持与软件开发任务：辅助代码生成、调试、文档编写及其他软件工程工作流。
- 多语言内容创作与本地化：跨语言和文化生成及调整书面内容，支持全球沟通与用户 engagement。
- 知识型应用：将大型语言模型与结构化或非结构化数据源集成，用于问答、洞察提取或决策支持。
- 通用自然语言生成：各类自然语言生成任务，如摘要、翻译或跨领域内容创作。
- 合成数据生成（synth）：创建真实、高质量的合成文本数据，用于扩充训练、测试数据集或匿名化处理。
核心功能和特性
关键特性
- 最新Llama 3版本：相比前代模型，推理能力和生成质量显著提升
- 多语言支持：覆盖英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语
- 工具调用能力：支持工具调用功能（✅）
- 代码生成能力：输出模态包括文本和代码，适用于软件开发任务
- 长上下文窗口：支持131K tokens的上下文窗口，可处理长文本输入
基本属性
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 提供者 | Meta |
| 架构 | llama |
| 数据截止日期 | 2023年12月 |
| 支持语言 | 英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语 |
| 工具调用 | ✅ |
| 输入模态 | 文本 |
| 输出模态 | 文本和代码 |
| 许可证 | Llama 3.3 社区许可证 |
可用模型变体
| 模型变体 | 参数 | 量化方式 | 上下文窗口 | 显存¹ | 大小 |
|---|---|---|---|---|---|
ai/llama3.3:latestai/llama3.3:70B-Q4_K_M | 70B | IQ2_XXS/Q4_K_M | 131K tokens | 41.11 GiB | 39.59 GB |
ai/llama3.3:70B-Q4_0 | 70B | Q4_0 | 131K tokens | 38.73 GiB | 37.22 GB |
ai/llama3.3:70B-Q4_K_M | 70B | IQ2_XXS/Q4_K_M | 131K tokens | 41.11 GiB | 39.59 GB |
¹: 显存基于模型特性估算。
latest标签对应70B-Q4_K_M变体
使用方法和配置说明
通过 Docker Model Runner 使用
1. 拉取模型镜像
docker model pull ai/llama3.3
2. 运行模型
docker model run ai/llama3.3
有关 Docker Model Runner 的更多信息，请参阅 官方文档。
基准性能
| 类别 | 基准测试 | Llama-3.3 70B 指令版 |
|---|---|---|
| 通用能力 | MMLU (CoT) | 86.0 |
| MMLU Pro (CoT) | 68.9 | |
| 可控性 | IFEval | 92.1 |
| 推理能力 | GPQA Diamond (CoT) | 50.5 |
| 代码能力 | HumanEval | 88.4 |
| MBPP EvalPlus (base) | 87.6 | |
| 数学能力 | MATH (CoT) | 77.0 |
| 工具使用 | BFCL v2 | 77.3 |
| 多语言能力 | MGSM | 91.1 |
链接
- Meta Llama 3 发布：迄今为止能力最强的开源LLM
- Llama 3 模型集群
常见问题
轩辕镜像免费版与专业版有什么区别？
免费版仅支持 Docker Hub 加速，不承诺可用性和速度；专业版支持更多镜像源，保证可用性和稳定速度，提供优先客服响应。
轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像？
免费版仅支持 docker.io；专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。
流量耗尽错误提示
当返回 402 Payment Required 错误时，表示流量已耗尽，需要充值流量包以恢复服务。
410 错误问题
通常由 Docker 版本过低导致，需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。
manifest unknown 错误
先检查 Docker 版本，版本过低则升级；版本正常则验证镜像信息是否正确。
镜像拉取成功后，如何去掉轩辕镜像域名前缀？
使用 docker tag 命令为镜像打上新标签，去掉域名前缀，使镜像名称更简洁。
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