Ollama, приложение, основанное на llama.cpp, для локального взаимодействия с LLM получила возможность запускать одной командой любую GGUF модель, размещенную на Huggingface без создания нового Modelfile.
На сегодняшний день на HF около 45 тысяч моделей в формате GGUF, и теперь можно запустить любую из них одной командой
ollama run. Также доступна настройка параметров запуска: выбор типа квантования и системного промпта.ollama run hf.co/{username}/{repository}ollama run hf.co/{username}/{repository}:{quantization}По умолчанию шаблон чата будет выбран автоматически из списка часто используемых шаблонов.
Он создается на основе встроенных метаданных
tokenizer.chat_template, хранящихся в файле GGUF. Если в GGUF нет встроенного шаблона или необходимо настроить свой шаблон чата, нужно создать новый файл с именем template. Шаблон должен быть шаблоном
Go, а не шаблоном Jinja. Например:{{ if .System }}<|system|>
{{ .System }}<|end|>
{{ end }}{{ if .Prompt }}<|user|>
{{ .Prompt }}<|end|>
{{ end }}<|assistant|>
{{ .Response }}<|end|>⚠️ В качестве доменного имени в команде запуска можно использовать доменные имена как
hf.co, так и huggingface.co.@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Ollama #Huggingface
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Репозиторий на Github c набором ipynb-туториалов по Prompt Engineering для освоения методов создания оптимальных промптов для модели Qwen2.5-14B.
Руководство разделено на 9 глав с практическими упражнениями и приложением с "продвинутыми" методами. В каждой главе есть "Example Playground" для экспериментов с примерами и наблюдения за изменениями в инференсе Ollama.
Руководство использует модель Qwen 2.5-14B, но все материалы подходят и для модели Qwen 2.5-7B.
Начальный уровень
Средний уровень
Продвинутый уровень
Приложение: За пределами стандартных подсказок
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Github #Tutorial #Ollama
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM