DanTagGen (генератор тегов Danbooru) создан на основе дартс-проекта p1atdev. Но с другой аркой, набором данных, форматом и другой стратегией обучения. — альфа: предварительное обучение на наборе данных 2M, меньший размер пакета. Ограниченные возможности — бета-версия: предварительное обучение на наборе данных 5,3 млн, больший размер пакета. Более стабильная, лучшая способность при предоставлении лишь небольшого количества информации. — дельта: предварительное обучение на наборе данных 7,2 млн, больший размер пакета. Немного недостаточно приспособлен, но больше разнообразия. введен знак качества. — Версия 2: возобновлено с дельты, тот же набор данных, еще 2 эпохи. Эта версия DTG обучена с нуля с параметром 400M арки LLaMA. (По моему личному предпочтению я назову ее NanoLLaMA) Так как это арка ламы. Теоретически его можно использовать в любом интерфейсе вывода LLaMA. В этом репозитории также представлены преобразованные модели gguf FP16 и квантованные 8-битные/6-битные модели gguf. В основном для запуска этой модели рекомендуется использовать llama.cpp или llama-cpp-python. Что будет очень быстро. Для проведения обучения я использую тренер, который я внедрил в HakuPhi. с общим количеством 12 эпох на 7,2 млн данных. В этой модели обнаружено примерно 10–15 миллиардов токенов. Набор данных экспортируется HakuBooru с моей базой данных sqlite danbooru. Используйте процентиль fav_count для каждого рейтинга, чтобы фильтровать…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: KBlueLeaf
Теги: gguf, llama, not-for-all-audiences, art, en, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 40 | Загрузок: 35,011
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
