К сожалению, значительная часть сохранённых до 2024 г. изображений и видео была потеряна (подробности случившегося). Мы призываем всех неравнодушных помочь нам с восстановлением утраченного контента!
Сортировка: за
Сохранен
519
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, MPT, Falcon и прочие №46 /llama/ — В этом треде обсуждаем генерацию охуительных историй и просто общение с большими языковыми моделями (LLM). Всё локально, большие дяди больше не нужны! Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст, и бугуртим с кривейшего тормозного говна. Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2-х бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку. Здесь и далее расположена базовая информация, полная инфа и гайды в вики https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/ Базовой единицей обработки любой языковой модели является токен. Токен это минимальная единица, на которые разбивается текст перед подачей его в модель, обычно это слово (если популярное), часть слова, в худшем случае это буква (а то и вовсе байт). Из последовательности токенов строится контекст модели. Контекст это всё, что подаётся на вход, плюс резервирование для выхода. Типичным максимальным размером контекста сейчас являются 2к (2 тысячи) и 4к токенов, но есть и исключения. В этот объём нужно уместить описание персонажа, мира, истории чата. Для расширения контекста сейчас применяется метод NTK-Aware Scaled RoPE. Родной размер контекста для Llama 1 составляет 2к токенов, для Llama 2 это 4к, но при помощи RoPE этот контекст увеличивается в 2-4-8 раз без существенной потери качества. Основным представителем локальных моделей является LLaMA. LLaMA это генеративные текстовые модели размерами от 7B до 70B, притом младшие версии моделей превосходят во многих тестах GTP3 (по утверждению самого фейсбука), в которой 175B параметров. Сейчас на нее существует множество файнтюнов, например Vicuna/Stable Beluga/Airoboros/WizardLM/Chronos/(любые другие) как под выполнение инструкций в стиле ChatGPT, так и под РП/сторитейл. Для получения хорошего результата нужно использовать подходящий формат промта, иначе на выходе будут мусорные теги. Некоторые модели могут быть излишне соевыми, включая Chat версии оригинальной Llama 2. Кроме LLaMA для анона доступны множество других семейств моделей: Pygmalion- заслуженный ветеран локального кума. Старые версии были основаны на древнейшем GPT-J, новые переехали со своим датасетом на LLaMA, но, по мнению некоторых анонов, в процессе потерялась Душа © MPT- попытка повторить успех первой лламы от MosaicML, с более свободной лицензией. Может похвастаться нативным контекстом в 65к токенов в версии storywriter, но уступает по качеству. С выходом LLaMA 2 с более свободной лицензией стала не нужна. Falcon- семейство моделей размером в 40B и 180B от какого-то там института из арабских эмиратов. Примечательна версией на 180B, что является крупнейшей открытой моделью. По качеству несколько выше LLaMA 2 на 70B, но сложности с запуском и малый прирост делаю её не самой интересной. Mistral- модель от Mistral AI размером в 7B, с полным повторением архитектуры LLaMA. Интересна тем, что для своего небольшого размера она не уступает более крупным моделям, соперничая с 13B (а иногда и с 70B), и является топом по соотношению размер/качество. Qwen - семейство моделей размером в 7B и 14B от наших китайских братьев. Отличается тем, что имеет мультимодальную версию с обработкой на входе не только текста, но и картинок. В принципе хорошо умеет в английский, но китайские корни всё же проявляется в чате в виде периодически высираемых иероглифов. Yi - Неплохая китайская модель на 34B, способная занять разрыв после невыхода LLaMA соответствующего размера Сейчас существует несколько версий весов, не совместимых между собой, смотри не перепутай! 0) Оригинальные .pth файлы, работают только с оригинальным репозиторием. Формат имени consolidated.00.pth 1) Веса, сконвертированные в формат Hugging Face. Формат имени pytorch_model-00001-of-00033.bin 2) Веса, квантизированные в GGML/GGUF. Работают со сборками на процессорах. Имеют несколько подформатов, совместимость поддерживает только koboldcpp, Герганов меняет форматы каждый месяц и дропает поддержку предыдущих, так что лучше качать последние. Формат имени ggml-model-q4_0, расширение файла bin для GGML и gguf для GGUF. Суффикс q4_0 означает квантование, в данном случае в 4 бита, версия 0. Чем больше число бит, тем выше точность и расход памяти. Чем новее версия, тем лучше (не всегда). Рекомендуется скачивать версии K (K_S или K_M) на конце. 3) Веса, квантизированные в GPTQ. Работают на видеокарте, наивысшая производительность (особенно в Exllama) но сложности с оффлоадом, возможность распределить по нескольким видеокартам суммируя их память. Имеют имя типа llama-7b-4bit.safetensors (формат .pt скачивать не стоит), при себе содержат конфиги, которые нужны для запуска, их тоже качаем. Могут быть квантованы в 3-4-8 бит (Exllama 2 поддерживает адаптивное квантование, тогда среднее число бит может быть дробным), квантование отличается по числу групп (1-128-64-32 в порядке возрастания качества и расхода ресурсов). Основные форматы это GGML и GPTQ, остальные нейрокуну не нужны. Оптимальным по соотношению размер/качество является 5 бит, по размеру брать максимальную, что помещается в память (видео или оперативную), для быстрого прикидывания расхода можно взять размер модели и прибавить по гигабайту за каждые 1к контекста, то есть для 7B модели GGML весом в 4.7ГБ и контекста в 2к нужно ~7ГБ оперативной. В общем и целом для 7B хватает видеокарт с 8ГБ, для 13B нужно минимум 12ГБ, для 30B потребуется 24ГБ, а с 65-70B не справится ни одна бытовая карта в одиночку, нужно 2 по 3090/4090. Даже если использовать сборки для процессоров, то всё равно лучше попробовать задействовать видеокарту, хотя бы для обработки промта (Use CuBLAS или ClBLAS в настройках пресетов кобольда), а если осталась свободная VRAM, то можно выгрузить несколько слоёв нейронной сети на видеокарту. Число слоёв для выгрузки нужно подбирать индивидуально, в зависимости от объёма свободной памяти. Смотри не переборщи, Анон! Если выгрузить слишком много, то начиная с 535 версии драйвера NVidia это может серьёзно замедлить работу, если не выключить CUDA System Fallback в настройках панели NVidia. Лучше оставить запас. Гайд для ретардов для запуска LLaMA без излишней ебли под Windows. Грузит всё в процессор, поэтому ёба карта не нужна, запаситесь оперативкой и подкачкой: 1. Скачиваем koboldcpp.exe https://github.com/LostRuins/koboldcpp/releases/ последней версии. 2. Скачиваем модель в gguf формате. Например вот эту: https://huggingface.co/TheBloke/Frostwind-10.7B-v1-GGUF/blob/main/frostwind-10.7b-v1.Q5_K_M.gguf Можно просто вбить в huggingace в поиске "gguf" и скачать любую, охуеть, да? Главное, скачай файл с расширением .gguf, а не какой-нибудь .pt 3. Запускаем koboldcpp.exe и выбираем скачанную модель. 4. Заходим в браузере на http://localhost:5001/ 5. Все, общаемся с ИИ, читаем охуительные истории или отправляемся в Adventure. Да, просто запускаем, выбираем файл и открываем адрес в браузере, даже ваша бабка разберется! Для удобства можно использовать интерфейс TavernAI 1. Ставим по инструкции, пока не запустится: https://github.com/Cohee1207/SillyTavern 2. Запускаем всё добро 3. Ставим в настройках KoboldAI везде, и адрес сервера http://127.0.0.1:5001 4. Активируем Instruct Mode и выставляем в настройках пресетов Alpaca 5. Радуемся Инструменты для запуска: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/ Репозиторий с реализацией на плюсах https://github.com/oobabooga/text-generation-webui/ ВебуУИ в стиле Stable Diffusion, поддерживает кучу бекендов и фронтендов, в том числе может связать фронтенд в виде Таверны и бекенды ExLlama/llama.cpp/AutoGPTQ Ссылки на модели и гайды: https://huggingface.co/models Модели искать тут, вбиваем название + тип квантования https://rentry.co/TESFT-LLaMa Не самые свежие гайды на ангельском https://rentry.co/STAI-Termux Запуск SillyTavern на телефоне https://rentry.co/lmg_models Самый полный список годных моделей http://ayumi.m8geil.de/ayumi_bench_v3_results.html Рейтинг моделей для кума со спорной методикой тестирования https://rentry.co/llm-training Гайд по обучению своей лоры https://rentry.co/2ch-pygma-thread Шапка треда PygmalionAI, можно найти много интересного https://colab.research.google.com/drive/11U-bC6AxdmMhd3PF9vWZpLdi6LdfnBQ8?usp=sharing Последний известный колаб для обладателей отсутствия любых возможностей запустить локально Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде Предыдущие треды тонут здесь: >>671376 (OP) >>661076 (OP)
29 июня 2024
Сохранен
1547
AI Chatbot General № 798 /aicg/ — AI Chatbot General № 798 БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!! Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред. Новости • Вышел Claude Opus 4.6 - https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6 Фронтенды • SillyTavern: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern | https://docs.sillytavern.app | https://github.com/ntvm/SillyTavern (форк нв-куна) • Гайды на таверну: https://rentry.co/Tavern4Retards • NoAssTavern: https://github.com/Tavernikof/NoAssTavern | https://rentry.org/noasstavern • Risu: https://risuai.xyz/ Модели • Claude: https://docs.anthropic.com/en/docs • GPT: https://platform.openai.com/docs • Gemini: https://ai.google.dev/gemini-api/docs • DeepSeek: https://api-docs.deepseek.com/ Пресеты • Тредовский список: https://rentry.org/2ch-aicg-jb • Бургерский список: https://rentry.org/jb-listing Полезности • Тредовский список: https://rentry.org/2ch-aicg-utils • Сборник рентри: https://rentry.org/mrhd Ботоводчество • /aicg/hub: https://aicg-hub.ru/characters.html • Чуб: https://characterhub.org | https://chub.ai/characters • Гайды: https://aicg.neocities.org/botmaking | https://rentry.co/card_theory • Боты анонов: https://rentry.org/2chaicgtavernbots | https://rentry.org/2chaicgtavernbots2 | https://rentry.org/2chaicgtavernbots3 | https://rentry.org/2chaicgtavernbots4 • Бургерские боты: https://aicg.neocities.org/bots Ресурсы • Бесплатные API: https://github.com/cheahjs/free-llm-api-resources • Арена: https://beta.lmarena.ai/ | https://web.lmarena.ai/ • OpenRouter: https://openrouter.ai/ • Чай: https://character.ai/ Прочее • Термины LLM: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/ • База по Клоду: https://rentry.org/how2claude Мета • Архив тредов: https://rentry.org/2ch-aicg-archives4 • Тредовые ивенты: https://rentry.org/2chaicgthemedevents • Реквесты ботоделам: https://rentry.org/2ch-aicg-requests2 • Локальные языковые модели: >>1509647 (OP) • Шаблон шапки: https://rentry.org/shapka_aicg Прошлый тред: >>1510811 (OP)
21 мая 9:23
Сохранен
502
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, Gemma, Qwen и прочие №186 NY Edition /llama/ — В этом треде обсуждаем генерацию охуительных историй и просто общение с большими языковыми моделями (LLM). Всё локально, большие дяди больше не нужны! Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст и бугуртим с кривейшего тормозного говна. Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф. картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2 0,58 бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку. Официальная вики треда с гайдами по запуску и базовой информацией: https://2ch-ai.github.io/wiki/llama/ Инструменты для запуска на десктопах: • Отец и мать всех инструментов, позволяющий гонять GGML и GGUF форматы: https://github.com/ggml-org/llama.cpp • Самый простой в использовании и установке форк llamacpp: https://github.com/LostRuins/koboldcpp • Более функциональный и универсальный интерфейс для работы с остальными форматами: https://github.com/oobabooga/text-generation-webui • Заточенный под Exllama (V2 и V3) и в консоли: https://github.com/theroyallab/tabbyAPI • Однокнопочные инструменты на базе llamacpp с ограниченными возможностями: https://github.com/ollama/ollama, https://lmstudio.ai • Универсальный фронтенд, поддерживающий сопряжение с koboldcpp и text-generation-webui: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern • Альтернативный фронт: https://github.com/kwaroran/RisuAI Инструменты для запуска на мобилках: • Интерфейс для локального запуска моделей под андроид с llamacpp под капотом: https://github.com/Mobile-Artificial-Intelligence/maid • Альтернативный вариант для локального запуска под андроид (фронтенд и бекенд сепарированы): https://github.com/Vali-98/ChatterUI • Гайд по установке SillyTavern на ведроид через Termux: https://rentry.co/STAI-Termux Модели и всё что их касается: • Актуальный список моделей с отзывами от тредовичков: https://rentry.co/2ch_llm_2025 (версия для бомжей: https://rentry.co/z4nr8ztd ) • Неактуальные списки моделей в архивных целях: 2024: https://rentry.co/llm-models , 2023: https://rentry.co/lmg_models • Миксы от тредовичков с уклоном в русский РП: https://huggingface.co/Aleteian и https://huggingface.co/Moraliane • Рейтинг моделей по уровню их закошмаренности цензурой: https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard • Сравнение моделей по сомнительным метрикам: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard • Сравнение моделей реальными пользователями по чуть менее сомнительным метрикам: https://chat.lmsys.org/?leaderboard Дополнительные ссылки: • Готовые карточки персонажей для ролплея в таверне: https://www.characterhub.org • Перевод нейронками для таверны: https://rentry.co/magic-translation • Пресеты под локальный ролплей в различных форматах: https://huggingface.co/Virt-io/SillyTavern-Presets • Шапка почившего треда PygmalionAI с некоторой интересной информацией: https://rentry.co/2ch-pygma-thread • Официальная вики koboldcpp с руководством по более тонкой настройке: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/wiki • Официальный гайд по сопряжению бекендов с таверной: https://docs.sillytavern.app/usage/how-to-use-a-self-hosted-model/ • Последний известный колаб для обладателей отсутствия любых возможностей запустить локально: https://colab.research.google.com/drive/11U-bC6AxdmMhd3PF9vWZpLdi6LdfnBQ8?usp=sharing • Инструкции для запуска базы при помощи Docker Compose: https://rentry.co/oddx5sgq https://rentry.co/7kp5avrk • Пошаговое мышление от тредовичка для таверны: https://github.com/cierru/st-stepped-thinking • Потрогать, как работают семплеры: https://artefact2.github.io/llm-sampling/ • Выгрузка избранных тензоров, позволяет ускорить генерацию при недостатке VRAM: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ki7tg7 • Инфа по запуску на MI50: https://github.com/mixa3607/ML-gfx906 • Тесты tensor_parallel: https://rentry.org/8cruvnyw Архив тредов можно найти на архиваче: https://arhivach.hk/?tags=14780%2C14985 Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде. Предыдущие треды тонут здесь: >>1470041 (OP) >>1461789 (OP)
8 апреля 5:02
Сохранен
503
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, Gemma, Qwen и прочие №184 — В этом треде обсуждаем генерацию охуительных историй и просто общение с большими языковыми моделями (LLM). Всё локально, большие дяди больше не нужны! Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст и бугуртим с кривейшего тормозного говна. Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф. картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2 0,58 бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку. Официальная вики треда с гайдами по запуску и базовой информацией: https://2ch-ai.github.io/wiki/llama/ Инструменты для запуска на десктопах: • Отец и мать всех инструментов, позволяющий гонять GGML и GGUF форматы: https://github.com/ggml-org/llama.cpp • Самый простой в использовании и установке форк llamacpp: https://github.com/LostRuins/koboldcpp • Более функциональный и универсальный интерфейс для работы с остальными форматами: https://github.com/oobabooga/text-generation-webui • Заточенный под Exllama (V2 и V3) и в консоли: https://github.com/theroyallab/tabbyAPI • Однокнопочные инструменты на базе llamacpp с ограниченными возможностями: https://github.com/ollama/ollama, https://lmstudio.ai • Универсальный фронтенд, поддерживающий сопряжение с koboldcpp и text-generation-webui: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern • Альтернативный фронт: https://github.com/kwaroran/RisuAI Инструменты для запуска на мобилках: • Интерфейс для локального запуска моделей под андроид с llamacpp под капотом: https://github.com/Mobile-Artificial-Intelligence/maid • Альтернативный вариант для локального запуска под андроид (фронтенд и бекенд сепарированы): https://github.com/Vali-98/ChatterUI • Гайд по установке SillyTavern на ведроид через Termux: https://rentry.co/STAI-Termux Модели и всё что их касается: • Актуальный список моделей с отзывами от тредовичков: https://rentry.co/2ch_llm_2025 (версия для бомжей: https://rentry.co/z4nr8ztd ) • Неактуальные списки моделей в архивных целях: 2024: https://rentry.co/llm-models , 2023: https://rentry.co/lmg_models • Миксы от тредовичков с уклоном в русский РП: https://huggingface.co/Aleteian и https://huggingface.co/Moraliane • Рейтинг моделей по уровню их закошмаренности цензурой: https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard • Сравнение моделей по сомнительным метрикам: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard • Сравнение моделей реальными пользователями по чуть менее сомнительным метрикам: https://chat.lmsys.org/?leaderboard Дополнительные ссылки: • Готовые карточки персонажей для ролплея в таверне: https://www.characterhub.org • Перевод нейронками для таверны: https://rentry.co/magic-translation • Пресеты под локальный ролплей в различных форматах: https://huggingface.co/Virt-io/SillyTavern-Presets • Шапка почившего треда PygmalionAI с некоторой интересной информацией: https://rentry.co/2ch-pygma-thread • Официальная вики koboldcpp с руководством по более тонкой настройке: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/wiki • Официальный гайд по сопряжению бекендов с таверной: https://docs.sillytavern.app/usage/how-to-use-a-self-hosted-model/ • Последний известный колаб для обладателей отсутствия любых возможностей запустить локально: https://colab.research.google.com/drive/11U-bC6AxdmMhd3PF9vWZpLdi6LdfnBQ8?usp=sharing • Инструкции для запуска базы при помощи Docker Compose: https://rentry.co/oddx5sgq https://rentry.co/7kp5avrk • Пошаговое мышление от тредовичка для таверны: https://github.com/cierru/st-stepped-thinking • Потрогать, как работают семплеры: https://artefact2.github.io/llm-sampling/ • Выгрузка избранных тензоров, позволяет ускорить генерацию при недостатке VRAM: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ki7tg7 • Инфа по запуску на MI50: https://github.com/mixa3607/ML-gfx906 • Тесты tensor_parallel: https://rentry.org/8cruvnyw Архив тредов можно найти на архиваче: https://arhivach.hk/?tags=14780%2C14985 Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде. Предыдущие треды тонут здесь: >>1457001 (OP) >>1448902 (OP)
15 марта 18:15
Сохранен
510
29 июля 2025
Сохранен
1672
AI Chatbot General № 427 /aicg/ — AI Chatbot General № 427. Новогодний эдишон. БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!! Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред. - Фронтэнды - Agnai, SillyTavern, RisuAI Гайды: https://rentry.co/ultimatespoonfeed | https://rentry.co/ClaudForAgnai | https://rentry.co/Tavern4Retards (Гайд на английском) https://github.com/SillyLossy/TavernAI | https://github.com/ntvm/SillyTavern (Форк нв-куна) https://agnai.chat/ https://risuai.xyz/ - GPT - Джейлы на 4: https://rentry.co/SillyTavern_JB_Pack | https://rentry.co/fa5fv | https://dumb.one/gpt/prompts-scraped/ | https://rentry.co/lobstersgpt | https://rentry.org/crustcrunchGPT Джейлы на Turbo: https://rentry.co/YAnonTurbo | https://rentry.co/hochi-reupload - Claude - Джейлы: https://rentry.co/SillyTavern_JB_Pack | https://rentry.co/ClaudeJB | https://rentry.co/absolutejail | https://rentry.co/fumblebum | https://rentry.co/pitanonbots#claude-rp-prompts | https://rentry.co/XML-dva-shiza | https://rentry.org/crustcrunchJB Удаление Human/Assistant: https://rentry.co/TavernNoAss | https://rentry.co/HumAssistOff Префилл: https://rentry.co/aui3u - Bing - https://github.com/Barbariskaa/Biba Гайд: https://rentry.co/BingZOVEdition - Локалки - https://openrouter.ai/ Гайд (на английском): https://rentry.co/meta_golocal_list - Ботоводчество - https://www.chub.ai https://booru.plus/+pygmalion https://avakson.github.io/character-editor/ https://agnai.chat/editor https://rentry.co/botmaking_tips https://rentry.co/MothsBotMakingStuff https://rentry.co/oaicards Боты анонов: https://rentry.co/2chaicgtavernbots | https://rentry.co/2chaicgtavernbots2 - Село 2ch - https://rentry.co/selo2ch - Архив тредов- https://rentry.org/2ch-aicg-archives - GIGACHAT - https://rentry.co/3bc7r - Character.AI - https://beta.character.ai/ https://rentry.co/CAI-FAQ Боты анонов: https://rentry.co/CAI-bots - Прочее - Проверить ключ: GPT https://github.com/Buhankoanon/OAI_API_Checker | https://github.com/CncAnon1/kkc Claude https://github.com/Definetelynotbranon/Anthropic_API_Checker Специфические промпты в джейл для кума: https://rentry.co/jinxbreaks Забавные промпты после кума: https://rentry.co/weirdbutfunjailbreaksandprompts - Конкурсы - Общая информация: https://rentry.co/2chaicgthemedevents Текущий конкурс: >>583027 → → - Шапка - https://rentry.co/shapkacaitreda БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!! - Локальные языковые модели: >>583852 (OP) - - Прошлый тред: >>584479 (OP) -
30 апреля 2024
Сохранен
520
15 марта 18:15
Сохранен
21
27 октября 2025
Сохранен
1578
AI Chatbot General № 607 /aicg/ — AI Chatbot General № 607 БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!! Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред. Новости • gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21 вышла на Gemini API - https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/experimental-models • deepseek-reasoner вышел на API - https://api-docs.deepseek.com/guides/reasoning_model Большие фронтенды • SillyTavern: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern | https://docs.sillytavern.app | https://github.com/ntvm/SillyTavern (форк нв-куна) • Гайды на таверну: https://rentry.co/Tavern4Retards | https://rentry.org/STAI-Termux (на андроид) • Agnai: https://agnai.chat/ • Risu: https://risuai.xyz/ Малые фронтенды • Adventure-UI: https://rentry.co/CYOA_AdventureUI • Cavern: https://github.com/Barbariskaa/Cavern Модели • Claude: https://docs.anthropic.com/en/docs • GPT: https://platform.openai.com/docs • Gemini: https://ai.google.dev/gemini-api/docs • Grok: https://docs.x.ai/docs • Mistral: https://docs.mistral.ai/api/ Пресеты • Бургерский список: https://rentry.org/jb-listing • Тредовский список: https://rentry.org/2ch-aicg-jb Полезности • Тредовский список: https://rentry.org/2ch-aicg-utils Ботоводчество • Чуб: https://characterhub.org | https://chub.ai/characters • Гайды: https://rentry.org/meta_botmaking_list • Редакторы: https://agnai.chat/editor | https://des une.moe/aichared/ • Боты анонов: https://rentry.org/2chaicgtavernbots | https://rentry.org/2chaicgtavernbots2 | https://rentry.org/2chaicgtavernbots3 • Бургерские боты: https://rentry.org/meta_bot_list Прочее • Термины LLM: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/ • База по Клоду: https://rentry.org/how2claude • Чекер ключей: https://github.com/kingbased/keychecker • Чай: https://character.ai/ Прокси • gpt-4o-mini: https://unicorn.scylla.wtf/ Мета • Архив тредов: https://rentry.org/2ch-aicg-archives3 • Тредовые ивенты: https://rentry.org/2chaicgthemedevents • Реквесты ботоделам: https://rentry.org/2ch-aicg-requests • Локальные языковые модели: >>1023230 (OP) • Шаблон шапки: https://rentry.org/shapka_aicg Прошлый тред: >>1025600 (OP)
26 апреля 2025
Сохранен
1510
AI Chatbot General № 407 /aicg/ — AI Chatbot General № 407 -----БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту.!!!!БОТОДЕЛЫ----- Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред. - Фронтэнды - Agnai, SillyTavern, RisuAI Гайды: https://rentry.co/ultimatespoonfeed | https://rentry.co/ClaudForAgnai | https://rentry.co/Aicg4Retards (Гайд на английском) https://github.com/SillyLossy/TavernAI | https://github.com/ntvm/SillyTavern (Форк нв-куна) https://agnai.chat/ https://risuai.xyz/ - GPT - Джейлы на 4: https://rentry.co/SillyTavern_JB_Pack| https://rentry.co/fa5fv | https://dumb.one/gpt/prompts-scraped/ | https://rentry.co/lobstersgpt Джейлы на Turbo: https://rentry.co/YAnonTurbo | https://rentry.co/hochi-reupload - Claude - https://github.com/Barbariskaa/Spermack https://github.com/PandarusAnon/slaude https://github.com/bfs15/slaude https://rentry.co/spermflow https://gitgud.io/ahsk/clewd/-/tree/master https://rentry.co/sg_proxy Джейлы: https://rentry.co/SillyTavern_JB_Pack| https://rentry.co/ClaudeJB | https://rentry.co/absolutejail | https://rentry.co/fumblebum | https://rentry.co/pitanonbots#claude-rp-prompts | https://rentry.co/XML-dva-shiza Удаление Human/Assistant: https://rentry.co/TavernNoAss | https://rentry.co/HumAssistOff Префилл: https://rentry.co/aui3u - Bing - https://github.com/Barbariskaa/Biba - Локалки - https://mancer.tech/ Гайды (на английском): https://rentry.co/meta_golocal_list - Ботоводчество - https://www.chub.ai https://booru.plus/+pygmalion https://avakson.github.io/character-editor/ https://agnai.chat/editor https://rentry.co/botmaking_tips https://rentry.co/MothsBotMakingStuff https://rentry.co/oaicards Боты анонов: https://rentry.co/2chaicgtavernbots Ботоделам: Ваших новых ботов желательно прикреплять к шапке. - Село 2ch - https://rentry.co/selo2ch - Архив тредов - https://rentry.co/paxi32 - GIGACHAT - https://rentry.co/3bc7r - Character.AI - https://beta.character.ai/ https://rentry.co/CAI-FAQ Боты анонов: https://rentry.co/CAI-bots - Прочее - Проверить ключ: GPT https://github.com/Buhankoanon/OAI_API_Checker | https://github.com/CncAnon1/kkc Claude https://github.com/Definetelynotbranon/Anthropic_API_Checker Специфические промпты в джейл для кума: https://rentry.co/jinxbreaks Забавные промпты после кума: https://rentry.co/weirdbutfunjailbreaksandprompts - Конкурсы - Общая информация: https://rentry.co/2chaicgthemedevents Текущий конкурс: >>526949 → → - Шапка - https://rentry.co/shapkacaitreda - LLaMA thread: >>499110 (OP) - - PygmalionAI thread: >>359618 (OP) - - Прошлый тред: >>525131 (OP) -
7 марта 2024
Сохранен
503
7 апреля 2023
Сохранен
1621
AI Chatbot General № 455 /aicg/ — AI Chatbot General № 455 БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!! Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред. - Фронтэнды - Agnai, SillyTavern, RisuAI Гайды: https://rentry.co/ultimatespoonfeed | https://rentry.co/Tavern4Retards (Гайд на английском) | https://rentry.org/STAI-Termux (На андроид) Базовые термины: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/ Скрипты SillyTavern (Quick Replies): https://rentry.org/stscript https://github.com/SillyTavern/SillyTavern | https://github.com/ntvm/SillyTavern (Форк нв-куна) https://agnai.chat/ https://risuai.xyz/ - GPT - Джейлы на 0314/0613: https://rentry.co/SillyTavern_JB_Pack | https://rentry.co/fa5fv | https://dumb.one/gpt/prompts-scraped/ | https://rentry.co/lobstersgpt Джейлы на 1106: https://rentry.co/anonaugusproductionsCustomJB | https://rentry.co/crustcrunchGPT | https://rentry.co/Myuu_Jippy | https://rentry.co/CoTonAugus | https://rentry.org/onichan2210 Джейлы на 0125: https://rentry.org/neo-furbo | https://rentry.org/camicle-jb Джейлы на Turbo: https://rentry.co/YAnonTurbo | https://rentry.co/hochi-reupload - Claude - Джейлы: https://rentry.co/SillyTavern_JB_Pack | https://rentry.co/absolutejail | https://rentry.co/pitanonbots#prompt-presets | https://rentry.co/XML-dva-shiza | https://rentry.co/crustcrunchJB | https://rentry.co/CharacterProvider | https://rentry.co/MyuuTastic Удаление Human/Assistant: https://rentry.co/TavernNoAss | https://rentry.co/HumAssistOff Префилл: https://rentry.co/aui3u - Мемо - Мемо вручную: https://rentry.co/DrunkArcadeExample Генератор мемо: https://rentry.co/LazyMemo - Bing - https://github.com/Barbariskaa/Biba Гайд: https://rentry.co/BingZOVEdition - Локалки - https://openrouter.ai/ Гайд (на английском): https://rentry.co/meta_golocal_list - Ботоводчество - https://www.chub.ai https://booru.plus/+pygmalion https://des une.moe/aichared/ https://agnai.chat/editor https://rentry.co/botmaking_tips https://rentry.co/MothsBotMakingStuff https://rentry.co/oaicards Боты анонов: https://rentry.co/2chaicgtavernbots | https://rentry.co/2chaicgtavernbots2 - Село 2ch - https://rentry.co/selo2ch - Архив тредов - https://rentry.co/2ch-aicg-archives - GIGACHAT - https://rentry.co/3bc7r - Character.AI - https://beta.character.ai/ https://rentry.co/CAI-FAQ Боты анонов: https://rentry.co/CAI-bots - Прочее - Проверить ключ: GPT https://github.com/Buhankoanon/OAI_API_Checker | https://github.com/CncAnon1/kkc Claude https://github.com/Definetelynotbranon/Anthropic_API_Checker Специфические промпты в джейл для кума: https://rentry.co/jinxbreaks Забавные промпты после кума: https://rentry.co/weirdbutfunjailbreaksandprompts - Конкурсы - Общая информация: https://rentry.co/2chaicgthemedevents Текущий конкурс: >>657621 → - Шапка - https://rentry.co/shapkacaitreda БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!! - Локальные языковые модели: >>661076 (OP) - - Прошлый тред: >>660699 (OP) -
13 июня 2024
Сохранен
1514
AI Chatbot General № 760 /aicg/ — AI Chatbot General № 760 БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!! Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред. Фронтенды • SillyTavern: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern | https://docs.sillytavern.app | https://github.com/ntvm/SillyTavern (форк нв-куна) • Гайды на таверну: https://rentry.co/Tavern4Retards | https://rentry.org/STAI-Termux (на андроид) • NoAssTavern: https://github.com/Tavernikof/NoAssTavern | https://rentry.org/noasstavern • Risu: https://risuai.xyz/ Модели • Claude: https://docs.anthropic.com/en/docs • GPT: https://platform.openai.com/docs • Gemini: https://ai.google.dev/gemini-api/docs • DeepSeek: https://api-docs.deepseek.com/ Пресеты • Тредовский список: https://rentry.org/2ch-aicg-jb • Бургерский список: https://rentry.org/jb-listing Полезности • Тредовский список: https://rentry.org/2ch-aicg-utils • Сборник рентри: https://rentry.org/mrhd Ботоводчество • /aicg/hub: https://aicg-hub.ru/characters.html • Чуб: https://characterhub.org | https://chub.ai/characters • Гайды: https://rentry.org/meta_botmaking_list | https://rentry.co/card_theory • Боты анонов: https://rentry.org/2chaicgtavernbots | https://rentry.org/2chaicgtavernbots2 | https://rentry.org/2chaicgtavernbots3 • Бургерские боты: https://rentry.org/meta_bot_list Ресурсы • Бесплатные API: https://github.com/cheahjs/free-llm-api-resources • Арена: https://beta.lmarena.ai/ | https://web.lmarena.ai/ • OpenRouter: https://openrouter.ai/ • Чай: https://character.ai/ Прочее • Термины LLM: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/ • База по Клоду: https://rentry.org/how2claude Мета • Архив тредов: https://rentry.org/2ch-aicg-archives4 • Тредовые ивенты: https://rentry.org/2chaicgthemedevents • Реквесты ботоделам: https://rentry.org/2ch-aicg-requests2 • Локальные языковые модели: >>1408486 (OP) • Шаблон шапки: https://rentry.org/shapka_aicg Прошлый тред: >>1413934 (OP)
31 января 1:32
Сохранен
1539
AI Chatbot General № 492 /aicg/ — AI Chatbot General № 492 БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!! Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред. - Фронтэнды - Agnai, SillyTavern, RisuAI Гайды: https://rentry.co/ultimatespoonfeed | https://rentry.co/Tavern4Retards (Гайд на английском) | https://rentry.org/STAI-Termux (На андроид) Базовые термины: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/ Скрипты SillyTavern (Quick Replies): https://rentry.org/stscript https://github.com/SillyTavern/SillyTavern | https://github.com/ntvm/SillyTavern (Форк нв-куна) https://agnai.chat/ https://risuai.xyz/ - GPT - Джейлы на 0314/0613: https://rentry.co/SillyTavern_JB_Pack | https://rentry.co/fa5fv | https://dumb.one/gpt/prompts-scraped/ | https://rentry.co/lobstersgpt Джейлы на 1106: https://rentry.co/anonaugusproductionsCustomJB | https://rentry.co/crustcrunchGPT | https://rentry.co/Myuu_Jippy | https://rentry.co/CoTonAugus | https://rentry.org/onichan2210 Джейлы на 0125: https://rentry.org/neo-furbo | https://rentry.org/camicle-jb Джейлы на Turbo: https://rentry.co/YAnonTurbo | https://rentry.co/hochi-reupload - Claude - Джейлы: https://rentry.co/SillyTavern_JB_Pack | https://rentry.co/absolutejail | https://rentry.co/pitanonbots#prompt-presets | https://rentry.co/XML-dva-shiza | https://rentry.co/crustcrunchJB | https://rentry.co/CharacterProvider | https://rentry.co/MyuuTastic Опус/Соннет: https://rentry.org/Anon4Anon | https://unconvincing.neocities.org/ | https://rentry.org/pancatb3ta | https://rentry.org/AiBrainPresets | https://rentry.org/CladeOpus-GigaSchizoKostyl Удаление Human/Assistant: https://rentry.co/TavernNoAss | https://rentry.co/HumAssistOff Префилл: https://rentry.co/aui3u Полезное: https://rentry.org/anonika_infoblock | https://rentry.org/zapominator - Мемо - Мемо вручную: https://rentry.co/DrunkArcadeExample Генератор мемо: https://rentry.co/LazyMemo Мемо на опусе: https://rentry.co/HornyPigs - Bing - https://github.com/Barbariskaa/Biba Гайд: https://rentry.co/BingZOVEdition - Локалки - https://openrouter.ai/ Гайд (на английском): https://rentry.co/meta_golocal_list - Ботоводчество - https://www.chub.ai https://booru.plus/+pygmalion https://des une.moe/aichared/ https://agnai.chat/editor https://rentry.co/botmaking_tips https://rentry.co/MothsBotMakingStuff https://rentry.co/oaicards Боты анонов: https://rentry.co/2chaicgtavernbots | https://rentry.co/2chaicgtavernbots2 - Село 2ch - https://rentry.co/selo2ch - Архив тредов - https://rentry.co/2ch-aicg-archives2 - GIGACHAT - https://rentry.co/3bc7r - Character.AI - https://beta.character.ai/ https://rentry.co/CAI-FAQ Боты анонов: https://rentry.co/CAI-bots - Прочее - Проверить ключ: GPT https://github.com/Buhankoanon/OAI_API_Checker | https://github.com/CncAnon1/kkc Claude https://github.com/Definetelynotbranon/Anthropic_API_Checker Специфические промпты в джейл для кума: https://rentry.co/jinxbreaks Забавные промпты после кума: https://rentry.co/weirdbutfunjailbreaksandprompts - Конкурсы - Общая информация: https://rentry.co/2chaicgthemedevents Текущий конкурс: >>744331 → - Шапка - https://rentry.co/shapkacaitreda БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!! - Локальные языковые модели: >>661076 (OP) - - Прошлый тред: >>751576 (OP) -
25 сентября 2024
Сохранен
595
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, MPT, Falcon и прочие №44 /llama/ — В этом треде обсуждаем генерацию охуительных историй и просто общение с большими языковыми моделями (LLM). Всё локально, большие дяди больше не нужны! Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст, и бугуртим с кривейшего тормозного говна. Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2-х бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку. Здесь и далее расположена базовая информация, полная инфа и гайды в вики https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/ Базовой единицей обработки любой языковой модели является токен. Токен это минимальная единица, на которые разбивается текст перед подачей его в модель, обычно это слово (если популярное), часть слова, в худшем случае это буква (а то и вовсе байт). Из последовательности токенов строится контекст модели. Контекст это всё, что подаётся на вход, плюс резервирование для выхода. Типичным максимальным размером контекста сейчас являются 2к (2 тысячи) и 4к токенов, но есть и исключения. В этот объём нужно уместить описание персонажа, мира, истории чата. Для расширения контекста сейчас применяется метод NTK-Aware Scaled RoPE. Родной размер контекста для Llama 1 составляет 2к токенов, для Llama 2 это 4к, но при помощи RoPE этот контекст увеличивается в 2-4-8 раз без существенной потери качества. Текущим трендом на данный момент являются мультимодальные модели, это когда к основной LLM сбоку приделывают модуль распознавания изображений, что в теории должно позволять LLM понимать изображение, отвечать на вопросы по нему, а в будущем и манипулировать им. Основным представителем локальных моделей является LLaMA. LLaMA это генеративные текстовые модели размерами от 7B до 70B, притом младшие версии моделей превосходят во многих тестах GTP3 (по утверждению самого фейсбука), в которой 175B параметров. Сейчас на нее существует множество файнтюнов, например Vicuna/Stable Beluga/Airoboros/WizardLM/Chronos/(любые другие) как под выполнение инструкций в стиле ChatGPT, так и под РП/сторитейл. Для получения хорошего результата нужно использовать подходящий формат промта, иначе на выходе будут мусорные теги. Некоторые модели могут быть излишне соевыми, включая Chat версии оригинальной Llama 2. Кроме LLaMA для анона доступны множество других семейств моделей: Pygmalion- заслуженный ветеран локального кума. Старые версии были основаны на древнейшем GPT-J, новые переехали со своим датасетом на LLaMA, но, по мнению некоторых анонов, в процессе потерялась Душа © MPT- попытка повторить успех первой лламы от MosaicML, с более свободной лицензией. Может похвастаться нативным контекстом в 65к токенов в версии storywriter, но уступает по качеству. С выходом LLaMA 2 с более свободной лицензией стала не нужна. Falcon- семейство моделей размером в 40B и 180B от какого-то там института из арабских эмиратов. Примечательна версией на 180B, что является крупнейшей открытой моделью. По качеству несколько выше LLaMA 2 на 70B, но сложности с запуском и малый прирост делаю её не самой интересной. Mistral- модель от Mistral AI размером в 7B, с полным повторением архитектуры LLaMA. Интересна тем, что для своего небольшого размера она не уступает более крупным моделям, соперничая с 13B (а иногда и с 70B), и является топом по соотношению размер/качество. Qwen - семейство моделей размером в 7B и 14B от наших китайских братьев. Отличается тем, что имеет мультимодальную версию с обработкой на входе не только текста, но и картинок. В принципе хорошо умеет в английский, но китайские корни всё же проявляется в чате в виде периодически высираемых иероглифов. Yi - Неплохая китайская модель на 34B, способная занять разрыв после невыхода LLaMA соответствующего размера Сейчас существует несколько версий весов, не совместимых между собой, смотри не перепутай! 0) Оригинальные .pth файлы, работают только с оригинальным репозиторием. Формат имени consolidated.00.pth 1) Веса, сконвертированные в формат Hugging Face. Формат имени pytorch_model-00001-of-00033.bin 2) Веса, квантизированные в GGML/GGUF. Работают со сборками на процессорах. Имеют несколько подформатов, совместимость поддерживает только koboldcpp, Герганов меняет форматы каждый месяц и дропает поддержку предыдущих, так что лучше качать последние. Формат имени ggml-model-q4_0, расширение файла bin для GGML и gguf для GGUF. Суффикс q4_0 означает квантование, в данном случае в 4 бита, версия 0. Чем больше число бит, тем выше точность и расход памяти. Чем новее версия, тем лучше (не всегда). Рекомендуется скачивать версии K (K_S или K_M) на конце. 3) Веса, квантизированные в GPTQ. Работают на видеокарте, наивысшая производительность (особенно в Exllama) но сложности с оффлоадом, возможность распределить по нескольким видеокартам суммируя их память. Имеют имя типа llama-7b-4bit.safetensors (формат .pt скачивать не стоит), при себе содержат конфиги, которые нужны для запуска, их тоже качаем. Могут быть квантованы в 3-4-8 бит (Exllama 2 поддерживает адаптивное квантование, тогда среднее число бит может быть дробным), квантование отличается по числу групп (1-128-64-32 в порядке возрастания качества и расхода ресурсов). Основные форматы это GGML и GPTQ, остальные нейрокуну не нужны. Оптимальным по соотношению размер/качество является 5 бит, по размеру брать максимальную, что помещается в память (видео или оперативную), для быстрого прикидывания расхода можно взять размер модели и прибавить по гигабайту за каждые 1к контекста, то есть для 7B модели GGML весом в 4.7ГБ и контекста в 2к нужно ~7ГБ оперативной. В общем и целом для 7B хватает видеокарт с 8ГБ, для 13B нужно минимум 12ГБ, для 30B потребуется 24ГБ, а с 65-70B не справится ни одна бытовая карта в одиночку, нужно 2 по 3090/4090. Даже если использовать сборки для процессоров, то всё равно лучше попробовать задействовать видеокарту, хотя бы для обработки промта (Use CuBLAS или ClBLAS в настройках пресетов кобольда), а если осталась свободная VRAM, то можно выгрузить несколько слоёв нейронной сети на видеокарту. Число слоёв для выгрузки нужно подбирать индивидуально, в зависимости от объёма свободной памяти. Смотри не переборщи, Анон! Если выгрузить слишком много, то начиная с 535 версии драйвера NVidia это серьёзно замедлит работу. Лучше оставить запас. Гайд для ретардов для запуска LLaMA без излишней ебли под Windows. Грузит всё в процессор, поэтому ёба карта не нужна, запаситесь оперативкой и подкачкой: 1. Скачиваем koboldcpp.exe https://github.com/LostRuins/koboldcpp/releases/ последней версии. 2. Скачиваем модель в gguf формате. Например вот эту: https://huggingface.co/TheBloke/Frostwind-10.7B-v1-GGUF/blob/main/frostwind-10.7b-v1.Q5_K_M.gguf Можно просто вбить в huggingace в поиске "gguf" и скачать любую, охуеть, да? Главное, скачай файл с расширением .gguf, а не какой-нибудь .pt 3. Запускаем koboldcpp.exe и выбираем скачанную модель. 4. Заходим в браузере на http://localhost:5001/ 5. Все, общаемся с ИИ, читаем охуительные истории или отправляемся в Adventure. Да, просто запускаем, выбираем файл и открываем адрес в браузере, даже ваша бабка разберется! Для удобства можно использовать интерфейс TavernAI 1. Ставим по инструкции, пока не запустится: https://github.com/Cohee1207/SillyTavern 2. Запускаем всё добро 3. Ставим в настройках KoboldAI везде, и адрес сервера http://127.0.0.1:5001 4. Активируем Instruct Mode и выставляем в настройках пресетов Alpaca 5. Радуемся Инструменты для запуска: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/ Репозиторий с реализацией на плюсах https://github.com/oobabooga/text-generation-webui/ ВебуУИ в стиле Stable Diffusion, поддерживает кучу бекендов и фронтендов, в том числе может связать фронтенд в виде Таверны и бекенды ExLlama/llama.cpp/AutoGPTQ Ссылки на модели и гайды: https://huggingface.co/models Модели искать тут, вбиваем название + тип квантования https://rentry.co/TESFT-LLaMa Не самые свежие гайды на ангельском https://rentry.co/STAI-Termux Запуск SillyTavern на телефоне https://rentry.co/lmg_models Самый полный список годных моделей http://ayumi.m8geil.de/ayumi_bench_v3_results.html Рейтинг моделей для кума со спорной методикой тестирования https://rentry.co/llm-training Гайд по обучению своей лоры https://rentry.co/2ch-pygma-thread Шапка треда PygmalionAI, можно найти много интересного https://colab.research.google.com/drive/11U-bC6AxdmMhd3PF9vWZpLdi6LdfnBQ8?usp=sharing Последний известный колаб для обладателей отсутствия любых возможностей запустить локально Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде Предыдущие треды тонут здесь: >>654587 (OP) >>647548 (OP)
17 июня 2024
Сохранен
508
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, MPT, Falcon и прочие №47 /llama/ — В этом треде обсуждаем генерацию охуительных историй и просто общение с большими языковыми моделями (LLM). Всё локально, большие дяди больше не нужны! Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст, и бугуртим с кривейшего тормозного говна. Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2-х бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку. Здесь и далее расположена базовая информация, полная инфа и гайды в вики https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/ Базовой единицей обработки любой языковой модели является токен. Токен это минимальная единица, на которые разбивается текст перед подачей его в модель, обычно это слово (если популярное), часть слова, в худшем случае это буква (а то и вовсе байт). Из последовательности токенов строится контекст модели. Контекст это всё, что подаётся на вход, плюс резервирование для выхода. Типичным максимальным размером контекста сейчас являются 2к (2 тысячи) и 4к токенов, но есть и исключения. В этот объём нужно уместить описание персонажа, мира, истории чата. Для расширения контекста сейчас применяется метод NTK-Aware Scaled RoPE. Родной размер контекста для Llama 1 составляет 2к токенов, для Llama 2 это 4к, но при помощи RoPE этот контекст увеличивается в 2-4-8 раз без существенной потери качества. Базовым языком для языковых моделей является английский. Он в приоритете для общения, на нём проводятся все тесты и оценки качества. Большинство моделей хорошо понимают русский на входе т.к. в их датасетах присутствуют разные языки, в том числе и русский. Но их ответы на других языках будут низкого качества и могут содержать ошибки из-за несбалансированности датасета. Существуют мультиязычные модели частично или полностью лишенные этого недостатка, из легковесных это openchat-3.5-0106, который может давать качественные ответы на русском и рекомендуется для этого. Файнтюны семейства "Сайга" не рекомендуются в виду их низкого качества и ошибок при обучении. Основным представителем локальных моделей является LLaMA. LLaMA это генеративные текстовые модели размерами от 7B до 70B, притом младшие версии моделей превосходят во многих тестах GTP3 (по утверждению самого фейсбука), в которой 175B параметров. Сейчас на нее существует множество файнтюнов, например Vicuna/Stable Beluga/Airoboros/WizardLM/Chronos/(любые другие) как под выполнение инструкций в стиле ChatGPT, так и под РП/сторитейл. Для получения хорошего результата нужно использовать подходящий формат промта, иначе на выходе будут мусорные теги. Некоторые модели могут быть излишне соевыми, включая Chat версии оригинальной Llama 2. Кроме LLaMA для анона доступны множество других семейств моделей: Pygmalion- заслуженный ветеран локального кума. Старые версии были основаны на древнейшем GPT-J, новые переехали со своим датасетом на LLaMA, но, по мнению некоторых анонов, в процессе потерялась Душа © MPT- попытка повторить успех первой лламы от MosaicML, с более свободной лицензией. Может похвастаться нативным контекстом в 65к токенов в версии storywriter, но уступает по качеству. С выходом LLaMA 2 с более свободной лицензией стала не нужна. Falcon- семейство моделей размером в 40B и 180B от какого-то там института из арабских эмиратов. Примечательна версией на 180B, что является крупнейшей открытой моделью. По качеству несколько выше LLaMA 2 на 70B, но сложности с запуском и малый прирост делаю её не самой интересной. Mistral- модель от Mistral AI размером в 7B, с полным повторением архитектуры LLaMA. Интересна тем, что для своего небольшого размера она не уступает более крупным моделям, соперничая с 13B (а иногда и с 70B), и является топом по соотношению размер/качество. Qwen - семейство моделей размером в 7B и 14B от наших китайских братьев. Отличается тем, что имеет мультимодальную версию с обработкой на входе не только текста, но и картинок. В принципе хорошо умеет в английский, но китайские корни всё же проявляется в чате в виде периодически высираемых иероглифов. Yi - Неплохая китайская модель на 34B, способная занять разрыв после невыхода LLaMA соответствующего размера Основные форматы хранения весов это GGML и GPTQ, остальные нейрокуну не нужны. Оптимальным по соотношению размер/качество является 5 бит, по размеру брать максимальную, что помещается в память (видео или оперативную), для быстрого прикидывания расхода можно взять размер модели и прибавить по гигабайту за каждые 1к контекста, то есть для 7B модели GGML весом в 4.7ГБ и контекста в 2к нужно ~7ГБ оперативной. В общем и целом для 7B хватает видеокарт с 8ГБ, для 13B нужно минимум 12ГБ, для 30B потребуется 24ГБ, а с 65-70B не справится ни одна бытовая карта в одиночку, нужно 2 по 3090/4090. Даже если использовать сборки для процессоров, то всё равно лучше попробовать задействовать видеокарту, хотя бы для обработки промта (Use CuBLAS или ClBLAS в настройках пресетов кобольда), а если осталась свободная VRAM, то можно выгрузить несколько слоёв нейронной сети на видеокарту. Число слоёв для выгрузки нужно подбирать индивидуально, в зависимости от объёма свободной памяти. Смотри не переборщи, Анон! Если выгрузить слишком много, то начиная с 535 версии драйвера NVidia это может серьёзно замедлить работу, если не выключить CUDA System Fallback в настройках панели NVidia. Лучше оставить запас. Гайд для ретардов для запуска LLaMA без излишней ебли под Windows. Грузит всё в процессор, поэтому ёба карта не нужна, запаситесь оперативкой и подкачкой: 1. Скачиваем koboldcpp.exe https://github.com/LostRuins/koboldcpp/releases/ последней версии. 2. Скачиваем модель в gguf формате. Например вот эту: https://huggingface.co/TheBloke/Frostwind-10.7B-v1-GGUF/blob/main/frostwind-10.7b-v1.Q5_K_M.gguf Можно просто вбить в huggingace в поиске "gguf" и скачать любую, охуеть, да? Главное, скачай файл с расширением .gguf, а не какой-нибудь .pt 3. Запускаем koboldcpp.exe и выбираем скачанную модель. 4. Заходим в браузере на http://localhost:5001/ 5. Все, общаемся с ИИ, читаем охуительные истории или отправляемся в Adventure. Да, просто запускаем, выбираем файл и открываем адрес в браузере, даже ваша бабка разберется! Для удобства можно использовать интерфейс TavernAI 1. Ставим по инструкции, пока не запустится: https://github.com/Cohee1207/SillyTavern 2. Запускаем всё добро 3. Ставим в настройках KoboldAI везде, и адрес сервера http://127.0.0.1:5001 4. Активируем Instruct Mode и выставляем в настройках пресетов Alpaca 5. Радуемся Инструменты для запуска: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/ Репозиторий с реализацией на плюсах https://github.com/oobabooga/text-generation-webui/ ВебуУИ в стиле Stable Diffusion, поддерживает кучу бекендов и фронтендов, в том числе может связать фронтенд в виде Таверны и бекенды ExLlama/llama.cpp/AutoGPTQ Ссылки на модели и гайды: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/ Ещё раз шапка https://huggingface.co/models Модели искать тут, вбиваем название + тип квантования https://rentry.co/TESFT-LLaMa Не самые свежие гайды на ангельском https://rentry.co/STAI-Termux Запуск SillyTavern на телефоне https://rentry.co/lmg_models Самый полный список годных моделей http://ayumi.m8geil.de/ayumi_bench_v3_results.html Рейтинг моделей для кума со спорной методикой тестирования https://rentry.co/llm-training Гайд по обучению своей лоры https://rentry.co/2ch-pygma-thread Шапка треда PygmalionAI, можно найти много интересного https://colab.research.google.com/drive/11U-bC6AxdmMhd3PF9vWZpLdi6LdfnBQ8?usp=sharing Последний известный колаб для обладателей отсутствия любых возможностей запустить локально Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде Предыдущие треды тонут здесь: >>676400 (OP) >>671376 (OP)
7 июля 2024
Сохранен
1523
AI Chatbot General № 599 /aicg/ — AI Chatbot General № 599 БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!! Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред. Большие фронтенды • SillyTavern: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern | https://docs.sillytavern.app | https://github.com/ntvm/SillyTavern (форк нв-куна) • Гайды на таверну: https://rentry.co/Tavern4Retards | https://rentry.org/STAI-Termux (на андроид) • Agnai: https://agnai.chat/ • Risu: https://risuai.xyz/ Малые фронтенды • Adventure-UI: https://rentry.co/CYOA_AdventureUI • Cavern: https://github.com/Barbariskaa/Cavern Модели • Claude: https://docs.anthropic.com/en/docs • GPT: https://platform.openai.com/docs • Gemini: https://ai.google.dev/gemini-api/docs • Grok: https://docs.x.ai/docs • Mistral: https://docs.mistral.ai/api/ Пресеты • Бургерский список: https://rentry.org/jb-listing • Тредовский список: https://rentry.org/2ch-aicg-jb Полезности • Тредовский список: https://rentry.org/2ch-aicg-utils Ботоводчество • Чуб: https://characterhub.org | https://chub.ai/characters • Гайды: https://rentry.org/meta_botmaking_list • Редакторы: https://agnai.chat/editor | https://des une.moe/aichared/ • Боты анонов: https://rentry.org/2chaicgtavernbots | https://rentry.org/2chaicgtavernbots2 | https://rentry.org/2chaicgtavernbots3 • Бургерские боты: https://rentry.org/meta_bot_list Прочее • Термины LLM: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/ • База по Клоду: https://rentry.org/how2claude • Чекер ключей: https://github.com/kingbased/keychecker • Чай: https://character.ai/ Прокси • gpt-4o-mini: https://unicorn.scylla.wtf/ Мета • Архив тредов: https://rentry.org/2ch-aicg-archives2 • Тредовые ивенты: https://rentry.org/2chaicgthemedevents • Реквесты ботоделам: https://rentry.org/2ch-aicg-requests2 • Локальные языковые модели: >>1004489 (OP) • Шаблон шапки: https://rentry.org/shapka_aicg Прошлый тред: >>1007351 (OP)
15 апреля 2025
Сохранен
512
30 марта 2025
Сохранен
509
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, MPT, Falcon и прочие №36 /llama/ — В этом треде обсуждаем генерацию охуительных историй и просто общение с большими языковыми моделями (LLM). Всё локально, большие дяди больше не нужны! Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст, и бугуртим с кривейшего тормозного говна. Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2-х бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку. Базовой единицей обработки любой языковой модели является токен. Токен это минимальная единица, на которые разбивается текст перед подачей его в модель, обычно это слово (если популярное), часть слова, в худшем случае это буква (а то и вовсе байт). Из последовательности токенов строится контекст модели. Контекст это всё, что подаётся на вход, плюс резервирование для выхода. Типичным максимальным размером контекста сейчас являются 2к (2 тысячи) и 4к токенов, но есть и исключения. В этот объём нужно уместить описание персонажа, мира, истории чата. Для расширения контекста сейчас применяется метод NTK-Aware Scaled RoPE. Родной размер контекста для Llama 1 составляет 2к токенов, для Llama 2 это 4к, но при помощи RoPE этот контекст увеличивается в 2-4-8 раз без существенной потери качества. Текущим трендом на данный момент являются мультимодальные модели, это когда к основной LLM сбоку приделывают модуль распознавания изображений, что в теории должно позволять LLM понимать изображение, отвечать на вопросы по нему, а в будущем и манипулировать им. Основным представителем локальных моделей является LLaMA. LLaMA это генеративные текстовые модели размерами от 7B до 70B, притом младшие версии моделей превосходят во многих тестах GTP3 (по утверждению самого фейсбука), в которой 175B параметров. Сейчас на нее существует множество файнтюнов, например Vicuna/Stable Beluga/Airoboros/WizardLM/Chronos/(любые другие) как под выполнение инструкций в стиле ChatGPT, так и под РП/сторитейл. Для получения хорошего результата нужно использовать подходящий формат промта, иначе на выходе будут мусорные теги. Некоторые модели могут быть излишне соевыми, включая Chat версии оригинальной Llama 2. Кроме LLaMA для анона доступны множество других семейств моделей: Pygmalion- заслуженный ветеран локального кума. Старые версии были основаны на древнейшем GPT-J, новые переехали со своим датасетом на LLaMA, но, по мнению некоторых анонов, в процессе потерялась Душа © MPT- попытка повторить успех первой лламы от MosaicML, с более свободной лицензией. Может похвастаться нативным контекстом в 65к токенов в версии storywriter, но уступает по качеству. С выходом LLaMA 2 с более свободной лицензией стала не нужна. Falcon- семейство моделей размером в 40B и 180B от какого-то там института из арабских эмиратов. Примечательна версией на 180B, что является крупнейшей открытой моделью. По качеству несколько выше LLaMA 2 на 70B, но сложности с запуском и малый прирост делаю её не самой интересной. Mistral- модель от Mistral AI размером в 7B, с полным повторением архитектуры LLaMA. Интересна тем, что для своего небольшого размера она не уступает более крупным моделям, соперничая с 13B (а иногда и с 70B), и является топом по соотношению размер/качество. Qwen - семейство моделей размером в 7B и 14B от наших китайских братьев. Отличается тем, что имеет мультимодальную версию с обработкой на входе не только текста, но и картинок. В принципе хорошо умеет в английский, но китайские корни всё же проявляется в чате в виде периодически высираемых иероглифов. Yi - Неплохая китайская модель на 34B, способная занять разрыв после невыхода LLaMA соответствующего размера Сейчас существует несколько версий весов, не совместимых между собой, смотри не перепутай! 0) Оригинальные .pth файлы, работают только с оригинальным репозиторием. Формат имени consolidated.00.pth 1) Веса, сконвертированные в формат Hugging Face. Формат имени pytorch_model-00001-of-00033.bin 2) Веса, квантизированные в GGML/GGUF. Работают со сборками на процессорах. Имеют несколько подформатов, совместимость поддерживает только koboldcpp, Герганов меняет форматы каждый месяц и дропает поддержку предыдущих, так что лучше качать последние. Формат имени ggml-model-q4_0, расширение файла bin для GGML и gguf для GGUF. Суффикс q4_0 означает квантование, в данном случае в 4 бита, версия 0. Чем больше число бит, тем выше точность и расход памяти. Чем новее версия, тем лучше (не всегда). Рекомендуется скачивать версии K (K_S или K_M) на конце. 3) Веса, квантизированные в GPTQ. Работают на видеокарте, наивысшая производительность (особенно в Exllama) но сложности с оффлоадом, возможность распределить по нескольким видеокартам суммируя их память. Имеют имя типа llama-7b-4bit.safetensors (формат .pt скачивать не стоит), при себе содержат конфиги, которые нужны для запуска, их тоже качаем. Могут быть квантованы в 3-4-8 бит (Exllama 2 поддерживает адаптивное квантование, тогда среднее число бит может быть дробным), квантование отличается по числу групп (1-128-64-32 в порядке возрастания качества и расхода ресурсов). Основные форматы это GGML и GPTQ, остальные нейрокуну не нужны. Оптимальным по соотношению размер/качество является 5 бит, по размеру брать максимальную, что помещается в память (видео или оперативную), для быстрого прикидывания расхода можно взять размер модели и прибавить по гигабайту за каждые 1к контекста, то есть для 7B модели GGML весом в 4.7ГБ и контекста в 2к нужно ~7ГБ оперативной. В общем и целом для 7B хватает видеокарт с 8ГБ, для 13B нужно минимум 12ГБ, для 30B потребуется 24ГБ, а с 65-70B не справится ни одна бытовая карта в одиночку, нужно 2 по 3090/4090. Даже если использовать сборки для процессоров, то всё равно лучше попробовать задействовать видеокарту, хотя бы для обработки промта (Use CuBLAS или ClBLAS в настройках пресетов кобольда), а если осталась свободная VRAM, то можно выгрузить несколько слоёв нейронной сети на видеокарту. Число слоёв для выгрузки нужно подбирать индивидуально, в зависимости от объёма свободной памяти. Смотри не переборщи, Анон! Если выгрузить слишком много, то начиная с 535 версии драйвера NVidia это серьёзно замедлит работу. Лучше оставить запас. Гайд для ретардов для запуска LLaMA без излишней ебли под Windows. Грузит всё в процессор, поэтому ёба карта не нужна, запаситесь оперативкой и подкачкой: 1. Скачиваем koboldcpp.exe https://github.com/LostRuins/koboldcpp/releases/ последней версии. 2. Скачиваем модель в gguf формате. Например вот эту: https://huggingface.co/TheBloke/Frostwind-10.7B-v1-GGUF/blob/main/frostwind-10.7b-v1.Q5_K_M.gguf Можно просто вбить в huggingace в поиске "gguf" и скачать любую, охуеть, да? Главное, скачай файл с расширением .gguf, а не какой-нибудь .pt 3. Запускаем koboldcpp.exe и выбираем скачанную модель. 4. Заходим в браузере на http://localhost:5001/ 5. Все, общаемся с ИИ, читаем охуительные истории или отправляемся в Adventure. Да, просто запускаем, выбираем файл и открываем адрес в браузере, даже ваша бабка разберется! Для удобства можно использовать интерфейс TavernAI 1. Ставим по инструкции, пока не запустится: https://github.com/Cohee1207/SillyTavern 2. Запускаем всё добро 3. Ставим в настройках KoboldAI везде, и адрес сервера http://127.0.0.1:5001 4. Активируем Instruct Mode и выставляем в настройках пресетов Alpaca 5. Радуемся Инструменты для запуска: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/ Репозиторий с реализацией на плюсах https://github.com/oobabooga/text-generation-webui/ ВебуУИ в стиле Stable Diffusion, поддерживает кучу бекендов и фронтендов, в том числе может связать фронтенд в виде Таверны и бекенды ExLlama/llama.cpp/AutoGPTQ Ссылки на модели и гайды: https://huggingface.co/TheBloke Основной поставщик квантованных моделей под любой вкус. https://rentry.co/TESFT-LLaMa Не самые свежие гайды на ангельском https://rentry.co/STAI-Termux Запуск SillyTavern на телефоне https://rentry.co/lmg_models Самый полный список годных моделей http://ayumi.m8geil.de/ayumi_bench_v3_results.html Рейтинг моделей для кума со спорной методикой тестирования https://rentry.co/llm-training Гайд по обучению своей лоры https://rentry.co/2ch-pygma-thread Шапка треда PygmalionAI, можно найти много интересного https://colab.research.google.com/drive/11U-bC6AxdmMhd3PF9vWZpLdi6LdfnBQ8?usp=sharing Последний известный колаб для обладателей отсутствия любых возможностей запустить локально Шапка треда находится в https://rentry.co/llama-2ch (переезжаем на https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/ ), предложения принимаются в треде Предыдущие треды тонут здесь: >>592177 (OP) >>583852 (OP)
10 мая 2024
Сохранен
1521
AI Chatbot General № 399 /aicg/ — AI Chatbot General № 399 Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред. - Фронтэнды - Agnai, SillyTavern, RisuAI Гайды: https://rentry.co/ultimatespoonfeed | https://rentry.co/ClaudForAgnai | https://rentry.co/Aicg4Retards (Гайд на английском) https://github.com/SillyLossy/TavernAI | https://github.com/ntvm/SillyTavern (Форк нв-куна) https://agnai.chat/ https://risuai.xyz/ - GPT - Джейлы на 4: https://rentry.co/fa5fv | https://dumb.one/gpt/prompts-scraped/ | https://rentry.co/lobstersgpt Джейлы на Turbo: https://rentry.co/YAnonTurbo | https://rentry.co/hochi-reupload - Claude - https://github.com/Barbariskaa/Spermack https://github.com/PandarusAnon/slaude https://github.com/bfs15/slaude https://rentry.co/spermflow https://gitgud.io/ahsk/clewd/-/tree/master https://rentry.co/sg_proxy Джейлы: https://rentry.co/ClaudeJB | https://rentry.co/absolutejail | https://rentry.co/fumblebum | https://rentry.co/pitanonbots#claude-rp-prompts | https://rentry.co/XML-dva-shiza Удаление Human/Assistant: https://rentry.co/TavernNoAss | https://rentry.co/HumAssistOff Префилл: https://rentry.co/aui3u - Bing - https://github.com/Barbariskaa/Biba - Локалки - https://mancer.tech/ Гайды (на английском): https://rentry.co/meta_golocal_list - Ботоводчество - https://www.chub.ai https://booru.plus/+pygmalion https://avakson.github.io/character-editor/ https://agnai.chat/editor https://rentry.co/botmaking_tips https://rentry.co/MothsBotMakingStuff https://rentry.co/oaicards Боты анонов: https://rentry.co/tai-bots - Село 2ch - https://rentry.co/selo2ch - Архив тредов- https://rentry.co/paxi32 - GIGACHAT - https://rentry.co/3bc7r - Character.AI - https://beta.character.ai/ https://rentry.co/CAI-FAQ Боты анонов: https://rentry.co/CAI-bots - Прочее - Проверить ключ: GPT https://github.com/Buhankoanon/OAI_API_Checker | https://github.com/CncAnon1/kkc Claude https://github.com/Definetelynotbranon/Anthropic_API_Checker Специфические промпты в джейл для кума: https://rentry.co/jinxbreaks Забавные промпты после кума: https://rentry.co/weirdbutfunjailbreaksandprompts - Конкурсы - Общая информация: https://rentry.co/2chaicgthemedevents Текущий конкурс: >>499108 → - Шапка - https://rentry.co/shapkacaitreda - LLaMA thread: >>499110 (OP) - - PygmalionAI thread: >>359618 (OP) - - Прошлый тред: >>500137 (OP) -
4 февраля 2024
Сохранен
503
LLaMA тред №18 /llama/ — В этом треде обсуждаем семейство моделей от фейсбука под названием LLaMA, делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст, и бугуртим с кривейшего тормозного говна, что сейчас наспех выпустили, а отладить забыли. Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2-х бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку. LLaMA это генеративные текстовые модели размерами от 7B до 70B, притом младшие версии моделей превосходят во многих тестах GTP3, в которой 175B параметров (по утверждению самого фейсбука). Сейчас на нее существует множество файнтюнов, например Vicuna/Stable Beluga/Airoboros/WizardLM/Chronos/(любые другие) как под выполнение инструкций в стиле ChatGPT, так и под РП/сторитейл. Для получения хорошего результата нужно использовать подходящий формат промта, иначе на выходе будут мусорные теги. Некоторые модели могут быть излишне соевыми, включая Chat версии оригинальной Llama 2. На данный момент развитие идёт в сторону увеличения контекста методом NTK-Aware Scaled RoPE. Родной размер контекста для Llama 1 составляет 2к токенов, для Llama 2 это 4к, но при помощи RoPE этот контекст увеличивается в 2-4-8 раз без существенной потери качества. Так же террористы выпустили LLaMA 2, которая по тестам ебёт все файнтюны прошлой лламы и местами СhatGPT. Ждём выкладывания LLaMA 2 в размере 30B, которую мордолицые зажали. Сейчас существует несколько версий весов, не совместимых между собой, смотри не перепутай! 0) Оригинальные .pth файлы, работают только с оригинальным репозиторием. Формат имени consolidated.00.pth 1) Веса, сконвертированные в формат Hugging Face. Формат имени pytorch_model-00001-of-00033.bin 2) Веса, квантизированные в GGML/GGUF. Работают со сборками на процессорах. Имеют несколько подформатов, совместимость поддерживает только koboldcpp, Герганов меняет форматы каждый месяц и дропает поддержку предыдущих, так что лучше качать последние. Формат имени ggml-model-q4_0, расширение файла bin для GGML и gguf для GGUF. Суффикс q4_0 означает квантование, в данном случае в 4 бита, версия 0. Чем больше число бит, тем выше точность и расход памяти. Чем новее версия, тем лучше (не всегда). Рекомендуется скачивать версии K (K_S или K_M) на конце. 3) Веса, квантизированные в GPTQ. Работают на видеокарте, наивысшая производительность (особенно в случае Exllama) но сложности с оффлоадом, возможность распределить по нескольким видеокартам суммируя их память. Имеют имя типа llama-7b-4bit.safetensors (формат .pt скачивать не стоит), при себе содержат конфиги, которые нужны для запуска, их тоже качаем. Могут быть квантованы в 3-4-8 бит (Exllama 2 поддерживает адаптивное квантование, тогда среднее число бит может быть дробным), квантование отличается по числу групп (1-128-64-32 в порядке возрастания качества и расхода ресурсов). Основные форматы это GGML и GPTQ, остальные нейрокуну не нужны. Оптимальным по соотношению размер/качество является 5 бит, по размеру брать максимальную, что помещается в память (видео или оперативную), для быстрого прикидывания расхода можно взять размер модели и прибавить по гигабайту за каждые 1к контекста, то есть для 7B модели GGML весом в 4.7ГБ и контекста в 2к нужно ~7ГБ оперативной. В общем и целом для 7B хватает видеокарт с 8ГБ, для 13B нужно минимум 12ГБ, для 30B потребуется 24ГБ, а с 65-70B не справится ни одна бытовая карта в одиночку, нужно 2 по 3090/4090. Даже если использовать сборки для процессоров, то всё равно лучше попробовать задействовать видеокарту, хотя бы для обработки промта (Use CuBLAS или ClBLAS в настройках пресетов кобольда), а если осталась свободная VRAM, то можно выгрузить несколько слоёв нейронной сети на видеокарту. Число слоёв для выгрузки нужно подбирать индивидуально, в зависимости от объёма свободной памяти. Смотри не переборщи, Анон! Если выгрузить слишком много, то начиная с 535 версии драйвера NVidia это серьёзно замедлит работу. Лучше оставить запас в полгига-гиг. Гайд для ретардов без излишней ебли под Windows. Грузит всё в процессор, поэтому ёба карта не нужна, запаситесь оперативкой и подкачкой: 1. Скачиваем koboldcpp.exe https://github.com/LostRuins/koboldcpp/releases/ последней версии. 2. Скачиваем модель в gguf формате. Например вот эту https://huggingface.co/TheBloke/MythoMix-L2-13B-GGUF/blob/main/mythomix-l2-13b.Q5_K_M.gguf Можно просто вбить в huggingace в поиске "gguf" и скачать любую, охуеть, да? Главное, скачай файл с расширением .gguf, а не какой-нибудь .pt 3. Запускаем koboldcpp.exe и выбираем скачанную модель. 4. Заходим в браузере на http://localhost:5001/ 5. Все, общаемся с ИИ, читаем охуительные истории или отправляемся в Adventure. Да, просто запускаем, выбираем файл и открываем адрес в браузере, даже ваша бабка разберется! Для удобства можно использовать интерфейс TavernAI 1. Ставим по инструкции, пока не запустится: https://github.com/TavernAI/TavernAI (на выбор https://github.com/Cohee1207/SillyTavern , умеет больше, но заморочнее) 2. Запускаем всё добро 3. Ставим в настройках KoboldAI везде, и адрес сервера http://127.0.0.1:5001 4. Радуемся Инструменты для запуска: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/ Репозиторий с реализацией на плюсах, есть поддержка видеокарт, но сделана не идеально, зато самый простой в запуске, инструкция по работе с ним выше. https://github.com/oobabooga/text-generation-webui/blob/main/docs/LLaMA-model.md ВебуУИ в стиле Stable Diffusion, поддерживает кучу бекендов и фронтендов, в том числе может связать фронтенд в виде Таверны и бекенды ExLlama/llama.cpp/AutoGPTQ. Самую большую скорость даёт ExLlama, на 7B можно получить литерали 100+ токенов в секунду. Вторая версия ExLlama ещё быстрее. Ссылки на модели и гайды: https://huggingface.co/TheBloke Основной поставщик квантованных моделей под любой вкус. https://rentry.co/TESFT-LLaMa Не самые свежие гайды на ангельском https://rentry.co/STAI-Termux Запуск SillyTavern на телефоне https://rentry.co/lmg_models Самый полный список годных моделей https://rentry.co/ayumi_erp_rating Рейтинг моделей для кума со спорной методикой тестирования https://rentry.co/llm-training Гайд по обучению своей лоры Факультатив: https://rentry.co/Jarted Почитать, как трансгендеры пидарасы пытаются пиздить код белых господинов, но обсираются и получают заслуженную порцию мочи Шапка треда находится в https://rentry.co/llama-2ch предложения принимаются в треде Предыдущие треды тонут здесь: >>472695 (OP) >>489141 (OP)
13 февраля 2024
Сохранен
514
16 декабря 2025
Сохранен
1504
AI Chatbot General № 500 /aicg/ — AI Chatbot General № 500, Юбилейный. БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!! Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред. Поздравляю всех с юбилейным пятисотым тредом. Ровно сто тредов назад аноны начали кумить через AWS. Теперь же ключи опуса на AWS вещь редкая и нестабильная. Пожелаем, чтобы в будущем таких думов не случалось. - Фронтэнды - Agnai, SillyTavern, RisuAI Гайды: https://rentry.co/ultimatespoonfeed | https://rentry.co/Tavern4Retards (Гайд на английском) | https://rentry.org/STAI-Termux (На андроид) Базовые термины: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/ Скрипты SillyTavern (Quick Replies): https://rentry.org/stscript https://github.com/SillyTavern/SillyTavern | https://github.com/ntvm/SillyTavern (Форк нв-куна) https://agnai.chat/ https://risuai.xyz/ - GPT - Джейлы на 0314/0613: https://rentry.co/SillyTavern_JB_Pack | https://rentry.co/fa5fv | https://dumb.one/gpt/prompts-scraped/ | https://rentry.co/lobstersgpt Джейлы на 1106: https://rentry.co/anonaugusproductionsCustomJB | https://rentry.co/crustcrunchGPT | https://rentry.co/Myuu_Jippy | https://rentry.co/CoTonAugus | https://rentry.org/onichan2210 Джейлы на 0125: https://rentry.org/neo-furbo | https://rentry.org/camicle-jb Джейлы на Turbo: https://rentry.co/YAnonTurbo | https://rentry.co/hochi-reupload - Claude - Джейлы: https://rentry.co/SillyTavern_JB_Pack | https://rentry.co/absolutejail | https://rentry.co/pitanonbots#prompt-presets | https://rentry.co/XML-dva-shiza | https://rentry.co/crustcrunchJB | https://rentry.co/CharacterProvider | https://rentry.co/MyuuTastic Опус/Соннет: https://rentry.org/Anon4Anon | https://unconvincing.neocities.org/ | https://rentry.org/pancatb3ta | https://rentry.org/AiBrainPresets | https://rentry.org/CladeOpus-GigaSchizoKostyl Удаление Human/Assistant: https://rentry.co/TavernNoAss | https://rentry.co/HumAssistOff Префилл: https://rentry.co/aui3u Полезное: https://rentry.org/anonika_infoblock | https://rentry.org/zapominator - Мемо - Мемо вручную: https://rentry.co/DrunkArcadeExample Генератор мемо: https://rentry.co/LazyMemo Мемо на опусе: https://rentry.co/HornyPigs - Bing - https://github.com/Barbariskaa/Biba Гайд: https://rentry.co/BingZOVEdition - Локалки - https://openrouter.ai/ Гайд (на английском): https://rentry.co/meta_golocal_list - Ботоводчество - https://www.chub.ai https://booru.plus/+pygmalion https://des une.moe/aichared/ https://agnai.chat/editor https://rentry.co/botmaking_tips https://rentry.co/MothsBotMakingStuff https://rentry.co/oaicards Боты анонов: https://rentry.co/2chaicgtavernbots | https://rentry.co/2chaicgtavernbots2 - Село 2ch - https://rentry.co/selo2ch - Архив тредов - https://rentry.co/2ch-aicg-archives2 - GIGACHAT - https://rentry.co/3bc7r - Character.AI - https://beta.character.ai/ https://rentry.co/CAI-FAQ Боты анонов: https://rentry.co/CAI-bots - Прочее - Проверить ключ: GPT https://github.com/Buhankoanon/OAI_API_Checker | https://github.com/CncAnon1/kkc Claude https://github.com/Definetelynotbranon/Anthropic_API_Checker Специфические промпты в джейл для кума: https://rentry.co/jinxbreaks Забавные промпты после кума: https://rentry.co/weirdbutfunjailbreaksandprompts - Конкурсы - Общая информация: https://rentry.co/2chaicgthemedevents Текущий конкурс: >>766003 → - Шапка - https://rentry.co/shapkacaitreda БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!! - Локальные языковые модели: >>661076 (OP) - - Прошлый тред: >>768815 (OP) -
8 октября 2024
Сохранен
1592
AI Chatbot General № 429 /aicg/ — AI Chatbot General № 429 БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!! Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред. Рождественский. - Фронтэнды - Agnai, SillyTavern, RisuAI Гайды: https://rentry.co/ultimatespoonfeed | https://rentry.co/ClaudForAgnai | https://rentry.co/Tavern4Retards (Гайд на английском) https://github.com/SillyLossy/TavernAI | https://github.com/ntvm/SillyTavern (Форк нв-куна) https://agnai.chat/ https://risuai.xyz/ - GPT - Джейлы на 4: https://rentry.co/SillyTavern_JB_Pack | https://rentry.co/fa5fv | https://dumb.one/gpt/prompts-scraped/ | https://rentry.co/lobstersgpt | https://rentry.org/crustcrunchGPT Джейлы на Turbo: https://rentry.co/YAnonTurbo | https://rentry.co/hochi-reupload - Claude - Джейлы: https://rentry.co/SillyTavern_JB_Pack | https://rentry.co/ClaudeJB | https://rentry.co/absolutejail | https://rentry.co/fumblebum | https://rentry.co/pitanonbots#prompt-presets | https://rentry.co/XML-dva-shiza | https://rentry.co/crustcrunchJB Удаление Human/Assistant: https://rentry.co/TavernNoAss | https://rentry.co/HumAssistOff Префилл: https://rentry.co/aui3u - Memo - https://rentry.co/DrunkArcadeExample - Bing - https://github.com/Barbariskaa/Biba Гайд: https://rentry.co/BingZOVEdition - Локалки - https://openrouter.ai/ Гайд (на английском): https://rentry.co/meta_golocal_list - Ботоводчество - https://www.chub.ai https://booru.plus/+pygmalion https://avakson.github.io/character-editor/ https://agnai.chat/editor https://rentry.co/botmaking_tips https://rentry.co/MothsBotMakingStuff https://rentry.co/oaicards Боты анонов: https://rentry.co/2chaicgtavernbots | https://rentry.co/2chaicgtavernbots2 - Село 2ch - https://rentry.co/selo2ch - Архив тредов - https://rentry.org/2ch-aicg-archives - GIGACHAT - https://rentry.co/3bc7r - Character.AI - https://beta.character.ai/ https://rentry.co/CAI-FAQ Боты анонов: https://rentry.co/CAI-bots - Прочее - Проверить ключ: GPT https://github.com/Buhankoanon/OAI_API_Checker | https://github.com/CncAnon1/kkc Claude https://github.com/Definetelynotbranon/Anthropic_API_Checker Специфические промпты в джейл для дума: https://rentry.co/jinxbreaks Забавные промпты после дума: https://rentry.co/weirdbutfunjailbreaksandprompts - Конкурсы - Общая информация: https://rentry.co/2chaicgthemedevents Текущий конкурс: >>583027 → → - Шапка - https://rentry.co/shapkacaitreda БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!! - Локальные языковые модели: >>592177 (OP) - - Прошлый тред: >>589876 (OP) -
30 апреля 2024
Сохранен
1007
NovelAI and WaifuDiffusion тред #103 /nai/ — Генерируем тяночек! Прошлый >>443138 (OP) https://arhivach.top/thread/918365/ Схожие тематические треды: — Технотред >>399707 (OP) — SD-тред (фотореализм) >>445727 (OP) — Тред в /fur/ https://2ch.hk/fur/res/277400.html Использование коллабов является небезопасным с точки зрения конфиденциальности. Если вы используете чужой блокнот, исходите из предположения, что автор данного блокнота может собирать о вас такую информацию как: IP-адрес, фингерпринт браузера, ваши промпты и итоговые генерации. Достоверно известно, что владелец самого популярного коллаба в треде собирает, как минимум, часть данной информации. Драйвера NVidia версии выше 531 (как минимум 532 и 535) используют Shared Memory (фактически, речь идёт про обычную RAM) после исчерпания VRAM, что позволяет избежать ошибок рода Out Of Memory. Цена этого - резкое снижение производительности (вплоть до x10-50 раз) при исчерпании VRAM. При переполнении VRAM, память возвращается в норму только после перезапуска WebUI - простой перезапуск генерации не поможет. Подробнее: https://github.com/vladmandic/automatic/discussions/1285 F.A.Q. треда: https://rentry.org/nai_faq Глоссарий: https://rentry.org/ddpg2 Устанавливаем на ПК/Облако: https://rentry.org/nai_faq#как-поставить-на-пкоблако Гайды по промптам, списки тегов и негативных эмбеддингов: https://rentry.org/nai_prompt Как работать с ControlNet: https://stable-diffusion-art.com/controlnet Апскейл для начинающих: https://rentry.org/sd__upscale | https://rentry.org/SD_upscale | https://rentry.org/2ch_nai_guide#апскейл Апскейл с помощью ControlNet (для продвинутых, требуется минимум 8GB VRAM): https://rentry.org/UpscaleByControl Гайды по обучению лор: https://rentry.org/2chAI_easy_LORA_guide | https://rentry.org/2chAI_LoRA_Dreambooth_guide Каталог популярных моделей: https://rentry.org/nai_models Каталог лор на стилизацию: https://rentry.org/nai_style_loras Где искать модели, эмбединги, лоры, вайлдкарды и всё остальное: https://civitai.com | https://huggingface.co/models?other=stable-diffusion Оптимизации для слабых ПК (6GB VRAM и менее): https://rentry.org/voldy#-running-on-4gb-and-under- Общие советы по оптимизациям: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Optimizations АИ-галереи: https://aibooru.online | https://majinai.art Англоязычные каталоги ссылок: https://rentry.org/sdgoldmine | https://rentry.org/sdg-link | https://www.sdcompendium.com ⚠️Перекат оформляется после 1000 поста Шаблон для переката: https://rentry.org/nwhci
23 декабря 2023