Senecallm X Qwen2.5 7B CyberSecurity Q2 K GGUF

🚀 AlicanKiraz0/SenecaLLM_x_Qwen2.5-7B-CyberSecurity-Q2_K-GGUF

SenecaLLM是一个专注于网络安全领域的模型，经过近一个月（约100小时）的训练和微调，使用了如1x4090、8x4090和3xH100等多种系统。它旨在像网络安全专家一样思考，为用户解答相关问题，同时经过微调以防止恶意使用，且不追求任何盈利。

由Alican Kiraz微调

相关链接：

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🚀 快速开始

此模型是从 AlicanKiraz0/SenecaLLM_x_Qwen2.5-7B-CyberSecurity 通过llama.cpp并借助ggml.ai的 GGUF-my-repo 空间转换为GGUF格式的。更多模型详情请参考 原始模型卡片。

✨ 主要特性

随着时间推移，该模型将在以下领域实现专业化：

• 事件响应
• 威胁狩猎
• 代码分析
• 漏洞利用开发
• 逆向工程
• 恶意软件分析

📦 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

CLI方式：

llama-cli --hf-repo AlicanKiraz0/SenecaLLM_x_Qwen2.5-7B-CyberSecurity-Q2_K-GGUF --hf-file senecallm_x_qwen2.5-7b-cybersecurity-q2_k.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

服务器方式：

llama-server --hf-repo AlicanKiraz0/SenecaLLM_x_Qwen2.5-7B-CyberSecurity-Q2_K-GGUF --hf-file senecallm_x_qwen2.5-7b-cybersecurity-q2_k.gguf -c 2048

高级用法

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：

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标志以及其他特定硬件标志（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 AlicanKiraz0/SenecaLLM_x_Qwen2.5-7B-CyberSecurity-Q2_K-GGUF --hf-file senecallm_x_qwen2.5-7b-cybersecurity-q2_k.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

或者

./llama-server --hf-repo AlicanKiraz0/SenecaLLM_x_Qwen2.5-7B-CyberSecurity-Q2_K-GGUF --hf-file senecallm_x_qwen2.5-7b-cybersecurity-q2_k.gguf -c 2048

📄 许可证

本项目采用MIT许可证。