
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
!https://github.com/docker/model-cards/raw/refs/heads/main/logos/***
Mistral-Nemo-Instruct-2407是由Mistral AI和NVIDIA联合开发的指令微调大型语言模型,针对多语言任务和指令遵循能力进行了优化。与Mistral 7B相比,该模型在精确指令遵循、推理能力、多轮对话处理及代码生成方面均有显著提升。
Mistral-Nemo-Instruct-2407专为指令遵循任务和多语言应用设计,包括:
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 提供者 | Mistral AI & NVIDIA |
| 架构 | llama |
| 数据截止日期 | 2024年7月 |
| 支持语言 | 英语、法语、德语、西班牙语、意大利语、葡萄牙语、俄语、中文、日语 |
| 工具调用 | ✅ |
| 输入模态 | 文本 |
| 输出模态 | 文本 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
| 模型变体 | 参数 | 量化方式 | 上下文窗口 | 显存¹ | 大小 |
|---|---|---|---|---|---|
ai/mistral-nemo:latestai/mistral-nemo:12B-Q4_K_M | 12B | IQ2_XXS/Q4_K_M | 131K tokens | 7.78 GiB | 6.96 GB |
ai/mistral-nemo:12B-Q4_K_M | 12B | IQ2_XXS/Q4_K_M | 131K tokens | 7.78 GiB | 6.96 GB |
¹: 显存基于模型特性估算。
latest→12B-Q4_K_M
首先,拉取模型:
bashdocker model pull ai/mistral-nemo
然后运行模型:
bashdocker model run ai/mistral-nemo
有关Docker Model Runner的更多信息,请查阅文档。
| 基准测试 | 分数 |
|---|---|
| HellaSwag(0-shot) | 83.5% |
| Winogrande(0-shot) | 76.8% |
| OpenBookQA(0-shot) | 60.6% |
| CommonSenseQA(0-shot) | 70.4% |
| TruthfulQA(0-shot) | 50.3% |
| MMLU(5-shot) | 68.0% |
| TriviaQA(5-shot) | 73.8% |
| NaturalQuestions(5-shot) | 31.2% |
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。
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