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LLaMA 3的此次稳定更新显著提升了模型性能，在编码开发、日常聊天及各类问答任务中均展现出可靠表现，能够高效处理多样化的用户需求，无论是辅助编写代码、进行流畅对话还是解答专业问题，都具备稳定且出色的任务执行能力，为用户提供了更为实用的人工智能工具支持。
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Llama 3.2 Instruct
Llama 3.2推出了轻量级的1B和3B模型，初始版本采用bfloat16（BF16）精度，后续新增了量化版本。量化模型在保持与BF16版本精度接近的同时，运行速度显著提升，内存占用和功耗大幅降低，适合资源受限场景。
预期用途
Llama 3.2 Instruct模型主要面向以下场景设计：
- 边缘设备的AI辅助：在低功耗硬件上运行聊天机器人和虚拟助手，延迟极低。
- 代码辅助：在移动设备或嵌入式系统上编写、调试和优化代码。
- 内容生成：在轻量化设备上起草邮件、生成摘要或创作内容。
- 低功耗智能设备AI：增强可穿戴设备和物联网设备的语音助手功能。
- 边缘数据处理：本地汇总和分析数据，兼顾安全性与效率。
核心特性
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 提供商 | 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、泰语 |
| 工具调用 | ✅ |
| 输入模态 | 文本 |
| 输出模态 | 文本、代码 |
| 许可证 | Llama 3.2社区许可证 |
可用模型变体
| 模型变体 | 参数规模 | 量化方式 | 上下文窗口 | 显存¹ | 大小 |
|---|---|---|---|---|---|
ai/llama3.2:latestai/llama3.2:3B-Q4_K_M | 3B | IQ2_XXS/Q4_K_M | 131K tokens | 2.77 GiB | 1.87 GB |
ai/llama3.2:1B-Q4_0 | 1B | Q4_0 | 131K tokens | 1.35 GiB | 727.75 MB |
ai/llama3.2:1B-Q8_0 | 1B | Q8_0 | 131K tokens | 1.87 GiB | 1.22 GB |
ai/llama3.2:1B-F16 | 1B | F16 | 131K tokens | 2.95 GiB | 2.30 GB |
ai/llama3.2:3B-Q4_0 | 3B | Q4_0 | 131K tokens | 2.68 GiB | 1.78 GB |
ai/llama3.2:3B-Q4_K_M | 3B | IQ2_XXS/Q4_K_M | 131K tokens | 2.77 GiB | 1.87 GB |
ai/llama3.2:3B-F16 | 3B | F16 | 131K tokens | 6.89 GiB | 5.98 GB |
¹：显存基于模型特性估算。
latest标签默认对应3B-Q4_K_M版本
使用Docker Model Runner运行模型
步骤1：拉取模型
bashdocker model pull ai/llama3.2
步骤2：运行模型
bashdocker model run ai/llama3.2
更多关于Docker Model Runner的信息，可查看***文档。
性能基准测试
以下是Llama 3.2 1B模型在各类能力上的基准测试结果：
| 能力项 | 基准测试 | Llama 3.2 1B |
|---|---|---|
| 通用能力 | MMLU | 49.3 |
| 改写能力 | Open-rewrite eval | 41.6 |
| 摘要能力 | TLDR9+ (test) | 16.8 |
| 指令遵循能力 | IFEval | 59.5 |
| 数学能力 | GSM8K (CoT) | 44.4 |
| MATH (CoT) | 30.6 | |
| 推理能力 | ARC-C | 59.4 |
| GPQA | 27.2 | |
| Hellaswag | 41.2 | |
| 工具使用能力 | BFCL V2 | 25.7 |
| Nexus | 13.5 | |
| 长上下文能力 | InfiniteBench/En.QA | 20.3 |
| InfiniteBench/En.MC | 38.0 | |
| NIH/Multi-needle | 75.0 | |
| 多语言能力 | MGSM (CoT) | 24.5 |
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oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker加速体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"
常见问题
Q1: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。
Q2: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。
Q3: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。
Q4:410 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。
Q5: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。
Q6: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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