Déploiement En Un Clic De Ministral-8B-Instruct-2410

Introduction au tutoriel

Ministral-8B-Instruct-2410 est un modèle de langage avancé développé par l'équipe Mistral AI en 2024, conçu pour les appareils de pointe et les scénarios d'informatique de pointe. Le modèle peut effectuer une variété de tâches, notamment répondre à des questions, traduire du texte entre différentes langues, résumer des documents, aider à rédiger des articles et des rapports, fournir un soutien à la recherche, donner des conseils de vie, partager des faits intéressants, fournir une assistance à la programmation, résoudre des problèmes mathématiques et informatiques simples et recommander du contenu de divertissement en fonction des intérêts personnels.

Le modèle Ministral-8B-Instruct-2410 utilise un modèle d'attention à fenêtre coulissante entrelacée, qui non seulement améliore la vitesse d'inférence du modèle, mais réduit également considérablement l'utilisation de la mémoire, le rendant très adapté à l'exécution sur des périphériques de périphérie à ressources limitées. De plus, le modèle a démontré d’excellentes performances dans divers tests, notamment en matière de connaissances, de bon sens, d’appels de fonctions et de capacités multilingues.

Les principales caractéristiques de ce modèle sont :

Il utilise un mécanisme unique d'attention à fenêtre coulissante décalée qui peut maintenir une compréhension efficace dans des textes jusqu'à 128 000 caractères. Formé avec de grandes quantités de données multilingues et de programmation, le modèle peut mieux comprendre et générer des langages humains et de programmation. Prend en charge l'appel direct de fonctions externes, augmentant la flexibilité d'application du modèle. Utilise le segmenteur de mots V3-Tekken, qui a une puissance de traitement de plus de 131 000 mots, améliorant la précision de la compréhension de la langue. Remarque : malgré ses puissantes capacités, le modèle peut ne pas fonctionner aussi bien sur le contenu chinois que sur d’autres langues.

Exemples d'effets

Étapes de course

1. 在该项目右上角点击「克隆」，随后依次点击「下一步」即可完成：基本信息> 选择算力> 审核等步骤。最后点击「继续执行」即可在个人容器内开启本项目。

2. 等待容器资源分配完成后，可直接使用平台提供的 API 地址进行操作页面的访问（需要提前完成实名认证，此步无需打开工作空间）

3. 与模型进行对话

Discussion et échange

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