Seneca Cybersecurity LLM X Qwen2.5 7B CyberSecurity Q8 0 GGUF

🚀 AlicanKiraz0/SenecaLLM_x_Qwen2.5-7B-CyberSecurity-Q8_0-GGUF

SenecaLLM是一個專注於網絡安全領域的模型，經過近一個月（約100小時）的訓練和微調。它使用瞭如1x4090、8x4090和3xH100等多種系統進行訓練，旨在像網絡安全專家一樣思考，為你解答相關問題，並且經過微調以防止惡意使用。該模型不追求任何盈利，未來將在事件響應、威脅狩獵等多個網絡安全領域進行專業化發展。

🚀 快速開始

模型信息

模型作者信息

此模型由Alican Kiraz進行微調。你可以通過以下鏈接關注作者：

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模型轉換說明

本模型通過llama.cpp，利用ggml.ai的GGUF-my-repo空間，從AlicanKiraz0/SenecaLLM_x_Qwen2.5-7B-CyberSecurity轉換為GGUF格式。更多模型詳情請參考原始模型卡片。

模型圖片

📦 安裝指南

使用brew安裝llama.cpp（適用於Mac和Linux）

brew install llama.cpp

💻 使用示例

基礎用法

使用CLI調用

llama-cli --hf-repo AlicanKiraz0/SenecaLLM_x_Qwen2.5-7B-CyberSecurity-Q8_0-GGUF --hf-file senecallm_x_qwen2.5-7b-cybersecurity-q8_0.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

使用Server調用

llama-server --hf-repo AlicanKiraz0/SenecaLLM_x_Qwen2.5-7B-CyberSecurity-Q8_0-GGUF --hf-file senecallm_x_qwen2.5-7b-cybersecurity-q8_0.gguf -c 2048

高級用法

你也可以直接通過Llama.cpp倉庫中列出的使用步驟來使用此模型：

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標誌以及其他特定硬件標誌進行編譯（例如，在Linux上使用Nvidia GPU時使用LLAMA_CUDA=1）

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 AlicanKiraz0/SenecaLLM_x_Qwen2.5-7B-CyberSecurity-Q8_0-GGUF --hf-file senecallm_x_qwen2.5-7b-cybersecurity-q8_0.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

或者

./llama-server --hf-repo AlicanKiraz0/SenecaLLM_x_Qwen2.5-7B-CyberSecurity-Q8_0-GGUF --hf-file senecallm_x_qwen2.5-7b-cybersecurity-q8_0.gguf -c 2048

✨ 主要特性

• 專注安全領域：經過專門訓練和微調，專注於多個網絡安全主題，能夠像網絡安全專家一樣思考並解答問題。
• 防止惡意使用：經過微調以防止模型被用於惡意目的。
• 多系統訓練：使用多種系統（如1x4090、8x4090和3xH100）進行訓練，保證模型的性能。
• 未來專業化發展：未來將在事件響應、威脅狩獵等多個網絡安全領域進行專業化發展。

📄 許可證

本模型使用MIT許可證。