Text Summarization Q4 K M GGUF

🚀 tonyc666/text_summarization-Q4_K_M-GGUF

本模型是通過llama.cpp，利用ggml.ai的GGUF-my-repo空間，從Falconsai/text_summarization轉換為GGUF格式的。 有關該模型的更多詳細信息，請參考原始模型卡片。

🚀 快速開始

📦 安裝指南

通過brew（適用於Mac和Linux）安裝llama.cpp：

brew install llama.cpp

💻 使用示例

基礎用法

可以調用llama.cpp服務器或CLI進行使用。

CLI：

llama-cli --hf-repo tonyc666/text_summarization-Q4_K_M-GGUF --hf-file text_summarization-q4_k_m.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

服務器：

llama-server --hf-repo tonyc666/text_summarization-Q4_K_M-GGUF --hf-file text_summarization-q4_k_m.gguf -c 2048

注意：你也可以直接通過Llama.cpp倉庫中列出的使用步驟使用此檢查點。

高級用法

步驟1：從GitHub克隆llama.cpp：

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

步驟2：進入llama.cpp文件夾，並使用LLAMA_CURL=1標誌以及其他特定於硬件的標誌（例如，在Linux上使用Nvidia GPU時使用LLAMA_CUDA=1）進行編譯：

cd llama.cpp && LLAMA_CURL=1 make

步驟3：通過主二進制文件運行推理：

./llama-cli --hf-repo tonyc666/text_summarization-Q4_K_M-GGUF --hf-file text_summarization-q4_k_m.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

或者

./llama-server --hf-repo tonyc666/text_summarization-Q4_K_M-GGUF --hf-file text_summarization-q4_k_m.gguf -c 2048

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。

📚 詳細文檔

模型相關信息

項目背景

在自然語言處理（NLP）這個快速發展的領域中，Hugging Face已成為一股突出且創新的力量。本文將探討Hugging Face這家公司的故事及其重要意義，該公司為NLP和整個AI領域做出了卓越貢獻。從成立到在推動AI民主化方面發揮的作用，Hugging Face在該行業留下了不可磨滅的印記。

Hugging Face的誕生

Hugging Face由Clément Delangue、Julien Chaumond和Thomas Wolf於2016年創立。選擇“Hugging Face”這個名字是為了體現公司讓AI模型更易於人類使用且更友好的使命，就像一個溫暖的擁抱。最初，他們以聊天機器人公司的身份起步，但後來受該技術變革潛力的驅使，將重點轉向了NLP。

變革性創新

Hugging Face以其開源貢獻而聞名，尤其是Transformers庫。這個庫已成為NLP的事實上的標準，使研究人員、開發人員和組織能夠輕鬆訪問和利用最先進的預訓練語言模型，如BERT、GPT - 3等。這些模型在從聊天機器人和虛擬助手到語言翻譯和情感分析等無數應用中都有廣泛用途。

示例標題

文本摘要示例1

示例文本

Hugging Face：革新自然語言處理

介紹

在快速發展的自然語言處理（NLP）領域，Hugging Face已成為一個突出且創新的力量。本文將探討Hugging Face的故事和意義，這是一家為NLP和整個AI領域做出顯著貢獻的公司。從成立到在推動AI民主化方面的作用，Hugging Face在行業中留下了不可磨滅的印記。

Hugging Face的誕生

Hugging Face由Clément Delangue、Julien Chaumond和Thomas Wolf於2016年創立。選擇“Hugging Face”這個名字是為了反映公司讓AI模型更易於人類使用且更友好的使命，就像一個安慰的擁抱。最初，他們以聊天機器人公司的身份起步，但後來受該技術變革潛力的驅使，將重點轉向了NLP。

變革性創新

Hugging Face以其開源貢獻而聞名，尤其是Transformers庫。這個庫已成為NLP的事實上的標準，使研究人員、開發人員和組織能夠輕鬆訪問和利用最先進的預訓練語言模型，如BERT、GPT - 3等。這些模型有無數應用，從聊天機器人和虛擬助手到語言翻譯和情感分析。