Локальные языковые модели (LLM): Gemma, Qwen, GLM и прочие №237 /llama/
Аноним
27/05/26 Срд 05:00:19
№
Ответ
Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст и бугуртим с кривейшего тормозного говна.
Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф. картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2 0,58 бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку.
Официальная вики треда с гайдами по запуску и базовой информацией: https://2ch-ai.github.io/wiki/llama/
Инструменты для запуска на десктопах:
• Отец и мать всех инструментов, позволяющий гонять GGML и GGUF форматы: https://github.com/ggml-org/llama.cpp
• Самый простой в использовании и установке форк llamacpp: https://github.com/LostRuins/koboldcpp
• Более функциональный и универсальный интерфейс для работы с остальными форматами: https://github.com/oobabooga/text-generation-webui
• Заточенный под Exllama (V2 и V3) и в консоли: https://github.com/theroyallab/tabbyAPI
• Однокнопочные инструменты на базе llamacpp с ограниченными возможностями: https://github.com/ollama/ollama, https://lmstudio.ai
• Универсальный фронтенд, поддерживающий сопряжение с koboldcpp и text-generation-webui: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern
• Альтернативный фронт: https://github.com/kwaroran/RisuAI
Инструменты для запуска на мобилках:
• Интерфейс для локального запуска моделей под андроид с llamacpp под капотом: https://github.com/Mobile-Artificial-Intelligence/maid
• Альтернативный вариант для локального запуска под андроид (фронтенд и бекенд сепарированы): https://github.com/Vali-98/ChatterUI
• Гайд по установке SillyTavern на ведроид через Termux: https://web.archive.org/web/20241201232031/https://rentry.co/STAI-Termux
Модели и всё что их касается:
• Актуальный список моделей с отзывами от тредовичков: https://rentry.co/2ch_llm_moe_2026
• Неактуальные списки моделей в архивных целях: 2025: https://rentry.co/2ch_llm_2025 (версия для бомжей: https://rentry.co/z4nr8ztd ), 2024: https://rentry.co/llm-models , 2023: https://rentry.co/lmg_models
• Миксы от тредовичков с уклоном в русский РП: https://huggingface.co/Aleteian и https://huggingface.co/Moraliane
• Рейтинг моделей по уровню их закошмаренности цензурой: https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard
• Сравнение моделей по сомнительным метрикам: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard
• Сравнение моделей реальными пользователями по чуть менее сомнительным метрикам: https://chat.lmsys.org/?leaderboard
Дополнительные ссылки:
• Гайд для новичков: https://rentry.org/2ch-llama-inference
• Готовые карточки персонажей для ролплея в таверне: https://www.characterhub.org
• Перевод нейронками для таверны: https://rentry.co/magic-translation
• Пресеты под локальный ролплей в различных форматах: http://web.archive.org/web/20250222044730/https://huggingface.co/Virt-io/SillyTavern-Presets
• Шапка почившего треда PygmalionAI с некоторой интересной информацией: https://rentry.co/2ch-pygma-thread
• Официальная вики koboldcpp с руководством по более тонкой настройке: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/wiki
• Официальный гайд по сопряжению бекендов с таверной: https://docs.sillytavern.app/usage/how-to-use-a-self-hosted-model/
• Последний известный колаб для обладателей отсутствия любых возможностей запустить локально: https://colab.research.google.com/drive/11U-bC6AxdmMhd3PF9vWZpLdi6LdfnBQ8?usp=sharing
• Инструкции для запуска базы при помощи Docker Compose: https://rentry.co/oddx5sgq https://rentry.co/7kp5avrk
• Пошаговое мышление от тредовичка для таверны: https://github.com/cierru/st-stepped-thinking
• Потрогать, как работают семплеры: https://artefact2.github.io/llm-sampling/
• Выгрузка избранных тензоров, позволяет ускорить генерацию при недостатке VRAM: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ki7tg7
• Инфа по запуску на MI50, тесты производительности и прочее: https://arkprojects.space/wiki/AMD_GFX906
• Тесты tensor_parallel: https://rentry.org/8cruvnyw
• Доки к LLaMA.cpp со всеми параметрами: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/blob/master/tools/server/README.md
Архив тредов можно найти на архиваче: https://arhivach.vc/?tags=14780%2C14985
Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде.
Предыдущие треды тонут здесь:
>>1617427 (OP)
>>1615052 (OP)
Пропущено 503 постов, 52 с картинками.
Интересно, но я представляю как я потом буду это под свою память растыкивать в батнике и в жопе свербит. А так уже как-то пашет и пойдет. Даже если 25 токенов вместо возможных 40
>>1622922 (OP)
ПЕРЕКАТ
>>1622922 (OP)
ПЕРЕКАТ
>>1622922 (OP)
Пропущено 6 постов, 1 с картинками.
В nf просто постят нейропорнуху. Меня же больше интересует техническая сторона вопроса. Так что доску я выбрал правильно.
Попробуй это
https://www.google.com/url?q=https://rutracker.org/forum/viewtopic.php%3Ft%3D6551283&sa=U&ved=2ahUKEwj8k6_ArN-UAxV_ERAIHUsNFlIQrAJ6BAgHEAc&usg=AOvVaw0wzcBWtJwZdCItCt5NrI6D