Llama 3.1 8B Instuct Uz Q4 K M GGUF

🚀 azimjon/Llama-3.1-8B-Instuct-Uz-Q4_K_M-GGUF

このモデルは、behbudiy/Llama-3.1-8B-Instuct-Uz から、llama.cpp を使用して ggml.ai の GGUF-my-repo スペースを介して GGUF 形式に変換されました。モデルの詳細については、元のモデルカード を参照してください。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、このモデルを使用するための基本的な手順を説明します。

✨ 主な機能

• サポート言語: uz、en
• ベースモデル: behbudiy/Llama-3.1-8B-Instuct-Uz
• ライブラリ名: transformers
• タグ: llama、text-generation-inference、summarization、translation、question-answering、llama-cpp、gguf-my-repo
• データセット: yahma/alpaca-cleaned、behbudiy/alpaca-cleaned-uz、behbudiy/translation-instruction
• 評価指標: bleu、comet、accuracy
• パイプラインタグ: text-generation

📦 インストール

llama.cpp を使用する場合

brew を通じて llama.cpp をインストールします（Mac と Linux で動作します）。

brew install llama.cpp

💻 使用例

基本的な使用法

CLI での使用

llama-cli --hf-repo azimjon/Llama-3.1-8B-Instuct-Uz-Q4_K_M-GGUF --hf-file llama-3.1-8b-instuct-uz-q4_k_m.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

サーバーでの使用

llama-server --hf-repo azimjon/Llama-3.1-8B-Instuct-Uz-Q4_K_M-GGUF --hf-file llama-3.1-8b-instuct-uz-q4_k_m.gguf -c 2048

高度な使用法

手動でのセットアップと推論実行

Step 1: llama.cpp を GitHub からクローンします。

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp

Step 2: llama.cpp フォルダに移動し、LLAMA_CURL=1 フラグとその他のハードウェア固有のフラグ（例: Linux の Nvidia GPU の場合は LLAMA_CUDA=1）を使用してビルドします。

cd llama.cpp && LLAMA_CURL=1 make

Step 3: メインバイナリを通じて推論を実行します。

./llama-cli --hf-repo azimjon/Llama-3.1-8B-Instuct-Uz-Q4_K_M-GGUF --hf-file llama-3.1-8b-instuct-uz-q4_k_m.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

または

./llama-server --hf-repo azimjon/Llama-3.1-8B-Instuct-Uz-Q4_K_M-GGUF --hf-file llama-3.1-8b-instuct-uz-q4_k_m.gguf -c 2048

📄 ライセンス

このモデルは llama3.1 ライセンスの下で提供されています。