24 декабря 2023 г. Архивач восстановлен после серьёзной аварии. К сожалению, значительная часть сохранённых изображений и видео была потеряна. Подробности случившегося. Мы призываем всех неравнодушных помочь нам с восстановлением утраченного контента!
Сортировка: за
Активный
538
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, Mistral, Gemma и прочие №93 /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.gitgud.site/wiki/llama/ Инструменты для запуска на десктопах: • Самый простой в использовании и установке форк llamacpp, позволяющий гонять GGML и GGUF форматы: https://github.com/LostRuins/koboldcpp • Более функциональный и универсальный интерфейс для работы с остальными форматами: https://github.com/oobabooga/text-generation-webui • Однокнопочные инструменты с ограниченными возможностями для настройки: https://github.com/ollama/ollama, https://lmstudio.ai • Универсальный фронтенд, поддерживающий сопряжение с koboldcpp и text-generation-webui: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern 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/llm-models • Неактуальный список моделей устаревший с середины прошлого года: https://rentry.co/lmg_models • Рейтинг моделей для кума со спорной методикой тестирования: https://ayumi.m8geil.de/erp4_chatlogs • 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 менее сомнительным метрикам: https://chat.lmsys.org/?leaderboard Дополнительные ссылки: • Готовые карточки персонажей для ролплея в таверне: https://www.characterhub.org • 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/local-llm-guide/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/ Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде. Предыдущие треды тонут здесь: >>954806 (OP) >>950457 (OP)
13 марта 21:39
Сохранен
546
Stable Diffusion Flux тред X+107 /sd/ — Stable Diffusion Flux тред X+107 ====================================== Предыдущий тред >>851397 (OP) https://arhivach.top/?tags=13840 ------------------------------------------ схожие тематические треды - аниме-тред >>849389 (OP) ======================== Stable Diffusion (SD) - открытая нейросеть генеративного искусства для создания картинок из текста/исходных картинок, обучения на своих изображениях. Flux — открытая нейросеть нового поколения для генерации изображений от стартапа Black Forest Labs, основанного беженцами бывшими разработчиками Stable Diffusion. Полный функционал в локальной установке (см. ниже) Пробный онлайн-генератор Stable Diffusion: https://dezgo.com/txt2img Пробный онлайн-генератор Flux: https://replicate.com/black-forest-labs/flux-dev Альтернативные онлайн-генераторы Flux: https://huggingface.co/black-forest-labs https://fluxpro.art/ ⚠️ Официальные модели stable diffusion от Stability AI значительно отстают по качеству от кастомных моделей (см. civitai ниже). ???? Без цензуры и полный функци_анал: только ПК-версия =========================================== ????УСТАНОВКА НА ПК WebUI от Automatic1111 https://teletype.in/@stablediffusion/PC_install_SD ------------------------------------------ ???? Для новичков - простой в работе WebUI Fooocus https://github.com/lllyasviel/Fooocus?tab=readme-ov-file#download ------------------------------------------ Портативная версия альтернативного WebUI от Comfy (запуск с одного из run.bat файлов) https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases Примерные workflow для ComfyUI (можно загружать напрямую из картинок) https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/ ------------------------------------------ Для тех, у кого видеокарта не тянет - ускоренная генерация на ЦПУ https://github.com/rupeshs/fastsdcpu =========================================== ???? РАЗЛИЧНЫЕ МОДЕЛИ (И МНОГОЕ ДРУГОЕ) ???? https://civitai.com/ https://huggingface.co/ ------------------------------------------ ???? ПАРАМЕТРЫ И НАСТРОЙКИ ГЕНЕРАЦИИ ???? https://teletype.in/@stablediffusion/samplers_steps =========================================== ???? ГАЙД ПО СОСТАВЛЕНИЮ ЗАПРОСА, СТИЛИ https://teletype.in/@stablediffusion/artists_for_prompts Пример промпта (запроса) для sd1.5 или SDXL: an european girl, standing, high quality, soft focus, 8k, photograph by nick nichols Пример промпта (запроса) для Flux: This photo shows a small smiling young caucasian adult woman with blonde hair wearing a pink t-shirt with the words "SD3" and panties sitting on a white couch with her legs crossed in a yoga pose, in the background of the image behind the couch there a several standing large buff african american men wearing white t-shirts with the words "FLUX" and white shorts, they are staring at the blode young woman, the woman is very small in the image allowing the men to tower over her ------------------------------------------ ♾️РАЗЛИЧНЫЕ ХУДОЖЕСТВЕННЫЕ СТИЛИ (С ПРИМЕРАМИ) ???? https://supagruen.github.io/StableDiffusion-CheatSheet/ https://www.artvy.ai/styles ------------------------------------------ ????ЧТО ТАКОЕ CONTROLNET И КАК ЕГО ИСПОЛЬЗОВАТЬ https://dtf.ru/howto/1669307-ustanovka-i-obyasnenie-nastroek-control-net-kopirovanie-pozy-kompozicii-i-td ========================================== ???? ОБУЧЕНИЕ ПО СВОИМ КАРТИНКАМ ???? https://dtf.ru/howto/1660668-obuchenie-modeli-s-pomoshchyu-lora https://civitai.com/models/train
18 декабря 2024
Активный
1538
Проектирование систем водоснабжения и водоотведения в нейросетях тред № 598 /aicg/ — Проектирование систем водоснабжения и водоотведения в нейросетях тред № 598 ИНЖЕНЕРЫ!!!! Прикрепляйте новые схемы к оп-посту!!!! Общий вопросов по проектированию систем водоснабжения и водоотведения в нейросетях тред. Большие системы водоснабжения • 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 системы водоснабжения • Adventure-UI: https://rentry.co/CYOA_AdventureUI • Cavern: https://github.com/Barbariskaa/Cavern Модели труб • 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/ Чертежи • Cозданные местными инженерами: https://rentry.org/jb-listing • Созданные американскими инженерами: https://rentry.org/2ch-aicg-jb Полезности для сантехников • Местный список: https://rentry.org/2ch-aicg-utils Проектирование труб • База данных проектов: https://characterhub.org | https://chub.ai/characters • Инструкции по проектированию: https://rentry.org/meta_botmaking_list • Редакторы проектов: https://agnai.chat/editor | https://des une.moe/aichared/ • Проекты, созданные местными инженерами: https://rentry.org/2chaicgtavernbots | https://rentry.org/2chaicgtavernbots2 | https://rentry.org/2chaicgtavernbots3 • Проекты, созданные американскими инженерами: https://rentry.org/meta_bot_list Прочее • СНиПы и ГОСТы: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/ • Инструкции по монтажу трубы "КЛОД": https://rentry.org/how2claude • Проверка соответствия СНиПам: https://github.com/kingbased/keychecker • Индийские методики проектирования: https://character.ai/ Параллельный импорт труб • gpt-4o-mini: https://unicorn.scylla.wtf/ Мета • Реестр смонтированных систем: https://rentry.org/2ch-aicg-archives2 • Конкурсы лучших проектов: https://rentry.org/2chaicgthemedevents • Заявки сантехникам: https://rentry.org/2ch-aicg-requests2 • Проектирование электроснабжения thread:: >>1004489 (OP) (OP) • Оформление смонтированных систем : https://rentry.org/shapka_aicg Прошлый тред: >>1004585 (OP)
13 марта 21:39
Сохранен
1525
AI Chatbot General № 557 /aicg/ — AI Chatbot General № 557 БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!! Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред. Фронтэнды • 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/ Модели • Claude: https://docs.anthropic.com/en/docs • GPT: https://platform.openai.com/docs • Gemini: https://ai.google.dev/gemini-api/docs 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 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 | Текущий: >>900381 → • Реквесты ботоделам: https://rentry.org/2ch-aicg-requests • Локальные языковые модели: >>905276 (OP) • Шаблон шапки: https://rentry.org/shapka_aicg/raw Прошлый тред: >>904530 (OP)
21 января 20:29
Сохранен
500
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, Mistral, Command-R и прочие №63 /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. Здесь и далее расположена базовая информация, полная инфа и гайды в вики https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/ LLaMA 3 вышла! Увы, только в размерах 8B и 70B. Промты уже вшиты в новую таверну, так же последние версии кобольда и оригинальной ллама.цпп уже пофикшены. 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, Llama 3 обладает базовым контекстом в 8к, 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. Из тяжёлых это Command-R. 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. Недавно вышедшая Llama 3 в размере 70B по рейтингам LMSYS Chatbot Arena обгоняет многие старые снапшоты GPT-4 и Claude 3 Sonnet, уступая только последним версиям GPT-4, Claude 3 Opus и Gemini 1.5 Pro. Про остальные семейства моделей читайте в вики. 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/Sao10K/Fimbulvetr-11B-v2-GGUF/blob/main/Fimbulvetr-11B-v2.q4_K_S.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 https://github.com/ollama/ollama , https://lmstudio.ai/ и прочее - Однокнопочные инструменты для полных хлебушков, с красивым гуем и ограниченным числом настроек/выбором моделей 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 https://ayumi.m8geil.de/erp4_chatlogs/ 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: >>758770 (OP) >>751232 (OP)
4 октября 2024
Сохранен
517
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, MPT, Falcon и прочие №49 /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/Sao10K/Fimbulvetr-10.7B-v1-GGUF/blob/main/Fimbulvetr-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: >>689693 (OP) >>683814 (OP)
1 августа 2024
Активный
1578
AI Chatbot General № 604 /aicg/ — AI Chatbot General № 604 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: >>1011615 (OP) • Шаблон шапки: https://rentry.org/shapka_aicg Прошлый тред: >>1018992 (OP)
13 марта 21:39
Сохранен
1562
AI Chatbot General № 548 /aicg/ — AI Chatbot General № 548 БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!! Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред. Фронтэнды • 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/ Модели • Claude: https://docs.anthropic.com/en/docs • GPT: https://platform.openai.com/docs • Gemini: https://ai.google.dev/gemini-api/docs 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.co/2chaicgtavernbots | https://rentry.co/2chaicgtavernbots2 | https://rentry.co/2chaicgtavernbots3 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.co/2ch-aicg-archives2 • Тредовые ивенты: https://rentry.co/2chaicgthemedevents | Текущий: >>879601 → • Реквесты ботоделам: https://rentry.org/2ch-aicg-requests • Локальные языковые модели: >>878677 (OP) • Шаблон шапки: https://rentry.org/shapka_aicg/raw Прошлый тред: >>880845 (OP)
4 января 10:08
Сохранен
492
Колаб в с ё ? — Куда перекатываться, что делать?
13 июля 2024
Активный
1547
AI Chatbot General № 589 /aicg/ — AI Chatbot General № 589 БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!! Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред. Новости • OpenAI o1 на API для tier-5 пользователей - https://x.com/OpenAIDevs/status/1869156065788715409 • Вышел grok-2-1212 - https://x.com/xai/status/1868045132760842734 • gemini-2.0-flash-exp вышла на Gemini API - https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/experimental-models 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 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-requests • Локальные языковые модели: >>979451 (OP) • Шаблон шапки: https://rentry.org/shapka_aicg Прошлый тред: >>983496 (OP)
13 марта 21:39
Сохранен
515
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, Mistral, Gemma и прочие №87 /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.gitgud.site/wiki/llama/ Инструменты для запуска на десктопах: • Самый простой в использовании и установке форк llamacpp, позволяющий гонять GGML и GGUF форматы: https://github.com/LostRuins/koboldcpp • Более функциональный и универсальный интерфейс для работы с остальными форматами: https://github.com/oobabooga/text-generation-webui • Однокнопочные инструменты с ограниченными возможностями для настройки: https://github.com/ollama/ollama, https://lmstudio.ai • Универсальный фронтенд, поддерживающий сопряжение с koboldcpp и text-generation-webui: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern 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/llm-models • Неактуальный список моделей устаревший с середины прошлого года: https://rentry.co/lmg_models • Рейтинг моделей для кума со спорной методикой тестирования: https://ayumi.m8geil.de/erp4_chatlogs • 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 менее сомнительным метрикам: https://chat.lmsys.org/?leaderboard Дополнительные ссылки: • Готовые карточки персонажей для ролплея в таверне: https://www.characterhub.org • 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/local-llm-guide/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/ Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде Предыдущие треды тонут здесь: >>922709 (OP) >>917224 (OP)
20 февраля 21:06
Сохранен
506
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, Mistral, Gemma и прочие №76 /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. 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, Llama 3 обладает базовым контекстом в 8к, но при помощи RoPE этот контекст увеличивается в 2-4-8 раз без существенной потери качества. В версии Llama 3.1 контекст наконец-то расширили до приличных 128к, теперь хватит всем! 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. Из тяжёлых это Command-R. 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. Недавно вышедшая Llama 3 в размере 70B по рейтингам LMSYS Chatbot Arena обгоняет многие старые снапшоты GPT-4 и Claude 3 Sonnet, уступая только последним версиям GPT-4, Claude 3 Opus и Gemini 1.5 Pro. Про остальные семейства моделей читайте в вики. Основные форматы хранения весов это GGUF и EXL2, 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 GGUF 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/second-state/Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF/blob/main/Mistral-Nemo-Instruct-2407-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 подходящий пресет. Для модели из инструкции выше это Mistral 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 https://github.com/ollama/ollama , https://lmstudio.ai/ и прочее - Однокнопочные инструменты для полных хлебушков, с красивым гуем и ограниченным числом настроек/выбором моделей Ссылки на модели и гайды: https://huggingface.co/TheBloke Основной поставщик квантованных моделей под любой вкус до 1 февраля 2024 года https://huggingface.co/LoneStriker, https://huggingface.co/mradermacher Новые поставщики квантов на замену почившему TheBloke https://rentry.co/TESFT-LLaMa Не самые свежие гайды на ангельском https://rentry.co/STAI-Termux Запуск SillyTavern на телефоне https://github.com/Mobile-Artificial-Intelligence/maid Запуск самой модели на телефоне https://github.com/Vali-98/ChatterUI Фронт для телефона https://rentry.co/lmg_models Самый полный список годных моделей https://ayumi.m8geil.de/erp4_chatlogs/ 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://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard Сравнение моделей по (часто дутым) метрикам (почитать характерное обсуждение) https://chat.lmsys.org/?leaderboard Сравнение моделей на "арене" реальными пользователями. Более честное, чем выше, но всё равно сравниваются зирошоты https://huggingface.co/Virt-io/SillyTavern-Presets Пресеты для таверны для ролеплея https://colab.research.google.com/drive/11U-bC6AxdmMhd3PF9vWZpLdi6LdfnBQ8?usp=sharing Последний известный колаб для обладателей отсутствия любых возможностей запустить локально https://rentry.co/llm-models Актуальный список моделей от тредовичков Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде Предыдущие треды тонут здесь: >>854573 (OP) >>844088 (OP)
24 декабря 2024
Сохранен
504
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, Mistral, Command-R и прочие №53 /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. Здесь и далее расположена базовая информация, полная инфа и гайды в вики https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/ LLaMA 3 вышла! Увы, только в размерах 8B и 70B. В треде можно поискать ссылки на правленные промт форматы, дефолтные не подходят. Ждём исправлений. 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, Llama 3 обладает базовым контекстом в 8к, 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. Из тяжёлых это Command-R. 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. Про остальные семейства моделей читайте в вики. 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/Sao10K/Fimbulvetr-10.7B-v1-GGUF/blob/main/Fimbulvetr-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 https://github.com/ollama/ollama Однокнопочный инструмент для полных хлебушков в псевдо стиле Apple (никаких настроек, автор знает лучше) 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: >>709757 (OP) >>704905 (OP)
12 августа 2024
Активный
597
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, Mistral, DeepSeek и прочие №107 /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.gitgud.site/wiki/llama/ Инструменты для запуска на десктопах: • Самый простой в использовании и установке форк llamacpp, позволяющий гонять GGML и GGUF форматы: https://github.com/LostRuins/koboldcpp • Более функциональный и универсальный интерфейс для работы с остальными форматами: https://github.com/oobabooga/text-generation-webui • Однокнопочные инструменты с ограниченными возможностями для настройки: https://github.com/ollama/ollama, https://lmstudio.ai • Универсальный фронтенд, поддерживающий сопряжение с koboldcpp и text-generation-webui: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern 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/llm-models • Неактуальный список моделей устаревший с середины прошлого года: https://rentry.co/lmg_models • Миксы от тредовичков с уклоном в русский РП: https://huggingface.co/Moraliane и https://huggingface.co/Aleteian • 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 менее сомнительным метрикам: https://chat.lmsys.org/?leaderboard Дополнительные ссылки: • Готовые карточки персонажей для ролплея в таверне: https://www.characterhub.org • 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/local-llm-guide/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/ 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: >>1041343 (OP) >>1037498 (OP)
13 марта 21:39
Активный
1698
AI Chatbot General № 601 /aicg/ — AI Chatbot General № 601 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: >>1011615 (OP) • Шаблон шапки: https://rentry.org/shapka_aicg Прошлый тред: >>1012582 (OP)
13 марта 21:39
Сохранен
506
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, Mistral, Command-R и прочие №52 /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. Здесь и далее расположена базовая информация, полная инфа и гайды в вики https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/ LLaMA 3 вышла! Впрочем всем похуй, всё одно говно без размеров и с соей, размером только 8B и 70B. 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. Из тяжёлых это Command-R. 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. Про остальные семейства моделей читайте в вики. 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/Sao10K/Fimbulvetr-10.7B-v1-GGUF/blob/main/Fimbulvetr-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: >>704905 (OP) >>699623 (OP)
10 августа 2024
Сохранен
535
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, MPT, Falcon и прочие №48 /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/Sao10K/Fimbulvetr-10.7B-v1-GGUF/blob/main/Fimbulvetr-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: >>683814 (OP) >>676400 (OP)
16 июля 2024
Сохранен
591
Stable Diffusion Flux тред X+123 /sd/ — Stable Diffusion Flux тред X+123 ====================================== Предыдущий тред >>921319 (OP) https://arhivach.top/?tags=13840 ------------------------------------------ схожий тематический тред - аниме-тред >>916025 (OP) ======================== Stable Diffusion (SD) - открытая нейросеть генеративного искусства для создания картинок из текста/исходных картинок, обучения на своих изображениях. Flux — открытая нейросеть нового поколения для генерации изображений от стартапа Black Forest Labs, основанного бывшими разработчиками Stable Diffusion. Полный функционал в локальной установке (см. ниже) Пробный онлайн-генератор Stable Diffusion: https://dezgo.com/txt2img Пробные онлайн-генераторы Flux: https://huggingface.co/black-forest-labs https://fluxpro.art/ ⚠️ Официальные модели stable diffusion от Stability AI значительно отстают по качеству от кастомных моделей (см. civitai ниже). ???? Без цензуры и полный функци_анал: только ПК-версия =========================================== ????УСТАНОВКА НА ПК WebUI от Automatic1111 https://teletype.in/@stablediffusion/PC_install_SD ------------------------------------------ ???? Для новичков - простой в работе WebUI Fooocus https://github.com/lllyasviel/Fooocus?tab=readme-ov-file#download ------------------------------------------ Портативная версия альтернативного WebUI от Comfy (запуск с одного из run.bat файлов) https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases Примерные workflow для ComfyUI (можно загружать напрямую из картинок) https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/ ------------------------------------------ Для тех, у кого видеокарта не тянет - ускоренная генерация на ЦПУ https://github.com/rupeshs/fastsdcpu =========================================== ???? РАЗЛИЧНЫЕ МОДЕЛИ (И МНОГОЕ ДРУГОЕ) ???? https://civitai.com/ https://huggingface.co/ ------------------------------------------ ???? ПАРАМЕТРЫ И НАСТРОЙКИ ГЕНЕРАЦИИ ???? https://teletype.in/@stablediffusion/samplers_steps =========================================== ???? ГАЙД ПО СОСТАВЛЕНИЮ ЗАПРОСА, СТИЛИ https://teletype.in/@stablediffusion/artists_for_prompts Пример промпта (запроса) для sd1.5 или SDXL: an european girl, standing, high quality, soft focus, 8k, photograph by nick nichols Пример промпта (запроса) для Flux: This photo shows a small smiling young caucasian adult woman with blonde hair wearing a pink t-shirt with the words "SD3" and panties sitting on a white couch with her legs crossed in a yoga pose, in the background of the image behind the couch there a several standing large buff african american men wearing white t-shirts with the words "FLUX" and white shorts, they are staring at the blode young woman, the woman is very small in the image allowing the men to tower over her ------------------------------------------ ♾️РАЗЛИЧНЫЕ ХУДОЖЕСТВЕННЫЕ СТИЛИ (С ПРИМЕРАМИ) ???? https://supagruen.github.io/StableDiffusion-CheatSheet/ https://www.artvy.ai/styles ------------------------------------------ ????ЧТО ТАКОЕ CONTROLNET И КАК ЕГО ИСПОЛЬЗОВАТЬ https://dtf.ru/howto/1669307-ustanovka-i-obyasnenie-nastroek-control-net-kopirovanie-pozy-kompozicii-i-td ========================================== ???? ОБУЧЕНИЕ ПО СВОИМ КАРТИНКАМ ???? https://dtf.ru/howto/1660668-obuchenie-modeli-s-pomoshchyu-lora https://civitai.com/models/train
18 февраля 19:10
Сохранен
556
Stable Diffusion Flux тред X+124 /sd/ — Stable Diffusion Flux тред X+124 ====================================== Предыдущий тред >>924550 (OP) https://arhivach.top/?tags=13840 ------------------------------------------ схожий тематический тред - аниме-тред >>916025 (OP) ======================== Stable Diffusion (SD) - открытая нейросеть генеративного искусства для создания картинок из текста/исходных картинок, обучения на своих изображениях. Flux — открытая нейросеть нового поколения для генерации изображений от стартапа Black Forest Labs, основанного бывшими разработчиками Stable Diffusion. Полный функционал в локальной установке (см. ниже) Пробный онлайн-генератор Stable Diffusion: https://dezgo.com/txt2img Пробные онлайн-генераторы Flux: https://huggingface.co/black-forest-labs https://fluxpro.art/ ⚠️ Официальные модели stable diffusion от Stability AI значительно отстают по качеству от кастомных моделей (см. civitai ниже). ???? Без цензуры и полный функци_анал: только ПК-версия =========================================== ????УСТАНОВКА НА ПК Портативная версия основного WebUI от Comfy (запуск с одного из run.bat файлов) https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases Примерные workflow для ComfyUI (можно загружать напрямую из картинок) https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/ ------------------------------------------ Альтернатива - еще поддерживаемый форк ранее популярного WebUI от Automatic1111 (R.I.P) https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge?tab=readme-ov-file ------------------------------------------ ???? Для новичков - простой в работе WebUI Fooocus https://github.com/lllyasviel/Fooocus?tab=readme-ov-file#download ------------------------------------------ Для тех, у кого видеокарта не тянет - оптимизированная генерация на ЦПУ https://github.com/rupeshs/fastsdcpu =========================================== ???? РАЗЛИЧНЫЕ МОДЕЛИ (И МНОГОЕ ДРУГОЕ) ???? https://civitai.com/ https://huggingface.co/ ------------------------------------------ ???? ПАРАМЕТРЫ И НАСТРОЙКИ ГЕНЕРАЦИИ ???? https://teletype.in/@stablediffusion/samplers_steps =========================================== ???? ГАЙД ПО СОСТАВЛЕНИЮ ЗАПРОСА, СТИЛИ https://teletype.in/@stablediffusion/artists_for_prompts Пример промпта (запроса) для sd1.5 или SDXL: an european girl, standing, high quality, soft focus, 8k, photograph by nick nichols Пример промпта (запроса) для Flux: This photo shows a small smiling young caucasian adult woman with blonde hair wearing a pink t-shirt with the words "SD3" and panties sitting on a white couch with her legs crossed in a yoga pose, in the background of the image behind the couch there a several standing large buff african american men wearing white t-shirts with the words "FLUX" and white shorts, they are staring at the blode young woman, the woman is very small in the image allowing the men to tower over her ------------------------------------------ ♾️РАЗЛИЧНЫЕ ХУДОЖЕСТВЕННЫЕ СТИЛИ (С ПРИМЕРАМИ) ???? https://supagruen.github.io/StableDiffusion-CheatSheet/ https://www.artvy.ai/styles ------------------------------------------ ????ЧТО ТАКОЕ CONTROLNET И КАК ЕГО ИСПОЛЬЗОВАТЬ https://dtf.ru/howto/1669307-ustanovka-i-obyasnenie-nastroek-control-net-kopirovanie-pozy-kompozicii-i-td ========================================== ???? ОБУЧЕНИЕ ПО СВОИМ КАРТИНКАМ ???? https://dtf.ru/howto/1660668-obuchenie-modeli-s-pomoshchyu-lora https://civitai.com/models/train
20 февраля 21:06
Сохранен
556
Музыкальный общий №3 /music/ — ♫ Udio ♫ https://www.udio.com/ Лимиты: 1200 генераций в месяц ♫ Suno ♫ https://app.suno.ai/ генерация на сайте https://suno.ai/discord генерация на официальном discord-сервере https://rentry.co/suno_tips советы по использованию Лимиты: 5 генераций в день. Нужна платная подписка чтобы увеличить лимиты, либо можно абузить сервис через создание множества аккаунтов ♫ Локальные модели ♫ Ждём и надеемся... ????️ Открытый бета-тест Udio В открытую бету вышла нейросеть Udio, которая, по словам множества пользователей, превосходит Suno V3 в генерации музыкальных композиций. Пока идёт бета-тест, доступно 1200 генераций в месяц с одного аккаунта. Udio и Suno поддерживают множество языков для вокала (включая русский) и большое разнообразие жанров. Ориджинал контент крайне приветствуется.Прошлый тред: >>662527 (OP)
12 августа 2024
Сохранен
502
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, Mistral, Command-R и прочие №68 /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. 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, Llama 3 обладает базовым контекстом в 8к, 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. Из тяжёлых это Command-R. 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. Недавно вышедшая Llama 3 в размере 70B по рейтингам LMSYS Chatbot Arena обгоняет многие старые снапшоты GPT-4 и Claude 3 Sonnet, уступая только последним версиям GPT-4, Claude 3 Opus и Gemini 1.5 Pro. Про остальные семейства моделей читайте в вики. 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/Sao10K/Fimbulvetr-11B-v2-GGUF/blob/main/Fimbulvetr-11B-v2.q4_K_S.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 https://github.com/ollama/ollama , https://lmstudio.ai/ и прочее - Однокнопочные инструменты для полных хлебушков, с красивым гуем и ограниченным числом настроек/выбором моделей Ссылки на модели и гайды в вики в конце. Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде Предыдущие треды тонут здесь: >>795133 (OP) >>786469 (OP)
1 ноября 2024
Сохранен
511
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, Mistral, Command-R и прочие №51 /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. Из тяжёлых это Command-R. 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. Про остальные семейства моделей читайте в вики. 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/Sao10K/Fimbulvetr-10.7B-v1-GGUF/blob/main/Fimbulvetr-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: >>699623 (OP) >>695332 (OP)
7 августа 2024
Сохранен
1561
AI Chatbot General № 569 /aicg/ — AI Chatbot General № 569 БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!! Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред. Фронтэнды • 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/ Модели • Claude: https://docs.anthropic.com/en/docs • GPT: https://platform.openai.com/docs • Gemini: https://ai.google.dev/gemini-api/docs 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 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 | Текущий: >>931084 → • Реквесты ботоделам: https://rentry.org/2ch-aicg-requests • Локальные языковые модели: >>933707 (OP) • Шаблон шапки: https://rentry.org/shapka_aicg/raw Прошлый тред: >>933505 (OP)
20 февраля 21:06
Сохранен
4
Вышел Chat GPT-4o https://youtu.be/DQacCB9tDaw https://youtu.be/DQacCB9tDaw https://youtu.be/DQacCB9 — Вышел Chat GPT-4o https://youtu.be/DQacCB9tDaw https://youtu.be/DQacCB9tDaw https://youtu.be/DQacCB9tDaw Скачать Chat GPT https://4pda.to/forum/index.php?showtopic=1073274
20 сентября 2024
Сохранен
513
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, Mistral, Command-R и прочие №55 /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. Здесь и далее расположена базовая информация, полная инфа и гайды в вики https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/ LLaMA 3 вышла! Увы, только в размерах 8B и 70B. Промты уже вшиты в новую таверну, ждём исправлений по части квантования от жоры, наверняка он подгадил. 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, Llama 3 обладает базовым контекстом в 8к, 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. Из тяжёлых это Command-R. 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. Про остальные семейства моделей читайте в вики. 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/Sao10K/Fimbulvetr-10.7B-v1-GGUF/blob/main/Fimbulvetr-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 https://github.com/ollama/ollama Однокнопочный инструмент для полных хлебушков в псевдо стиле Apple (никаких настроек, автор знает лучше) 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: >>714898 (OP) >>712072 (OP)
20 августа 2024


жалоба / abuse: arhivach@airmail.cc

Отзывы и предложения