Используйте эту базу для тренировок. Извините за неправильную маркировку, модель имеет параметр 0,18b 181m, а не 0,15. Я не стал кроме этого репо взрывать и теперь от него зависят все обучающие скрипты. ## ЦИТИРУЙТЕ РАБОТУ С ЭТОЙ СТРАНИЦЫ HF И ОПТИМИЗАТОРА @cognitivecompai В ВАШИХ БУДУЩИХ ДОКУМЕНТАХ, ИЛИ Я ПЕРЕСТАЮ ВАШУ ОРГАНИЗАЦИЯ В Твиттер, КАК Я СДЕЛАЛ С COHERE LOL (кстати, теперь у нас все круто, посетил их 🙂 https://github.com/cognitivecomputations/grokadamw https://github.com/SakanaAI/evolutionary-model-merge/ https://huggingface.co/blog/smollm >>[!TIP]🐧 Если вы нетерпеливы, получите файл обученной контрольной точки, который работает на 1 ядре процессора: >> >>wget https://huggingface.co/nisten/Biggie-SmoLlm-0.15B-Base/resolve/main/biggiegrokedint8q80.gguf >> >>Сначала обязательно установите последнюю версию llama.cpp, это легко на Linux и Mac: >> >> git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp && cd llama.cpp && make -j Теперь о Точная настройка, обученная магией, которая работает с безумной скоростью: настройки очень привередливы, поэтому будьте осторожны в своих экспериментах. Эта базовая модель была построена с помощью полуавтоматического непрерывного слияния, чтобы выяснить рецепт. Модель более целостная. Настройки температуры, минимальное давление и т. д. необходимо отрегулировать, но даже при…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: nisten
Теги: gguf, llama, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 241 | Загрузок: 1,806
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
