Text Summarization Q4 K M GGUF

🚀 tonyc666/text_summarization-Q4_K_M-GGUF

本模型是通过llama.cpp，利用ggml.ai的GGUF-my-repo空间，从Falconsai/text_summarization转换为GGUF格式的。 有关该模型的更多详细信息，请参考原始模型卡片。

🚀 快速开始

📦 安装指南

通过brew（适用于Mac和Linux）安装llama.cpp：

brew install llama.cpp

💻 使用示例

基础用法

可以调用llama.cpp服务器或CLI进行使用。

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"

服务器：

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

注意：你也可以直接通过Llama.cpp仓库中列出的使用步骤使用此检查点。

高级用法

步骤1：从GitHub克隆llama.cpp：

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

步骤2：进入llama.cpp文件夹，并使用LLAMA_CURL=1标志以及其他特定于硬件的标志（例如，在Linux上使用Nvidia GPU时使用LLAMA_CUDA=1）进行编译：

cd llama.cpp && LLAMA_CURL=1 make

步骤3：通过主二进制文件运行推理：

./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

📄 许可证

本项目采用Apache-2.0许可证。

📚 详细文档

模型相关信息

项目背景

在自然语言处理（NLP）这个快速发展的领域中，Hugging Face已成为一股突出且创新的力量。本文将探讨Hugging Face这家公司的故事及其重要意义，该公司为NLP和整个AI领域做出了卓越贡献。从成立到在推动AI民主化方面发挥的作用，Hugging Face在该行业留下了不可磨灭的印记。

Hugging Face的诞生

Hugging Face由Clément Delangue、Julien Chaumond和Thomas Wolf于2016年创立。选择“Hugging Face”这个名字是为了体现公司让AI模型更易于人类使用且更友好的使命，就像一个温暖的拥抱。最初，他们以聊天机器人公司的身份起步，但后来受该技术变革潜力的驱使，将重点转向了NLP。

变革性创新

Hugging Face以其开源贡献而闻名，尤其是Transformers库。这个库已成为NLP的事实上的标准，使研究人员、开发人员和组织能够轻松访问和利用最先进的预训练语言模型，如BERT、GPT - 3等。这些模型在从聊天机器人和虚拟助手到语言翻译和情感分析等无数应用中都有广泛用途。

示例标题

文本摘要示例1

示例文本

Hugging Face：革新自然语言处理

介绍

在快速发展的自然语言处理（NLP）领域，Hugging Face已成为一个突出且创新的力量。本文将探讨Hugging Face的故事和意义，这是一家为NLP和整个AI领域做出显著贡献的公司。从成立到在推动AI民主化方面的作用，Hugging Face在行业中留下了不可磨灭的印记。

Hugging Face的诞生

Hugging Face由Clément Delangue、Julien Chaumond和Thomas Wolf于2016年创立。选择“Hugging Face”这个名字是为了反映公司让AI模型更易于人类使用且更友好的使命，就像一个安慰的拥抱。最初，他们以聊天机器人公司的身份起步，但后来受该技术变革潜力的驱使，将重点转向了NLP。

变革性创新

Hugging Face以其开源贡献而闻名，尤其是Transformers库。这个库已成为NLP的事实上的标准，使研究人员、开发人员和组织能够轻松访问和利用最先进的预训练语言模型，如BERT、GPT - 3等。这些模型有无数应用，从聊天机器人和虚拟助手到语言翻译和情感分析。