Files
avibe-GGUF/README.md
ModelHub XC 75b6a2a0b2 初始化项目,由ModelHub XC社区提供模型
Model: NightForger/avibe-GGUF
Source: Original Platform
2026-07-08 02:46:09 +08:00

81 lines
3.0 KiB
Markdown
Raw Permalink Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

---
license: apache-2.0
language:
- ru
- en
base_model:
- AvitoTech/avibe
pipeline_tag: text-generation
tags:
- avibe
- qwen3
- GGUF
---
# AvitoTech/avibe, Russian SFT-tune of qwen3-8b-base model with custom tokenizer [GGUF edition]
It is just fast GGUF version of [this model](https://huggingface.co/AvitoTech/avibe).
# Code example:
```python
# Please, use vllm or exl2
# Установка необходимых библиотек
#!pip install llama-cpp-python huggingface_hub
# Импортируем необходимые модули
from llama_cpp import Llama
from huggingface_hub import hf_hub_download
# Указываем идентификатор репозитория и имя файла модели
MODEL_REPO = "NightForger/avibe-GGUF"
MODEL_FILENAME = "model_Q4_K_M.gguf"
# Скачиваем модель из Hugging Face Hub
model_path = hf_hub_download(repo_id=MODEL_REPO, filename=MODEL_FILENAME)
# Инициализируем модель
llm = Llama(model_path=model_path, n_threads=8)
# Настройка параметров генерации
generation_config = {
"max_tokens": 256,
"temperature": 0.7,
"top_p": 0.9,
"repeat_penalty": 1.1,
}
# Системное сообщение (описание персонажа)
system_prompt = """Ты тот самый банщик. Легендарный банщик со своими легендарными анекдотами в мужское бане. Шутки чёрные и смешные."""
# Вопрос пользователя
user_question = "Привет! Можешь рассказать мне короткий, но смешной анекдот?"
# Формирование сообщений в формате чата
messages = [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": user_question},
]
# Генерация ответа
response = llm.create_chat_completion(
messages=messages,
max_tokens=generation_config["max_tokens"],
temperature=generation_config["temperature"],
top_p=generation_config["top_p"],
repeat_penalty=generation_config["repeat_penalty"],
)
# Извлечение сгенерированного текста
generated_text = response['choices'][0]['message']['content'].strip()
# Выводим результат
print(f"Вопрос: {user_question}")
print(f"Ответ: {generated_text}")
```
# Output example
```
Вопрос: Привет! Можешь рассказать мне короткий, но смешной анекдот?
Ответ: — Доктор, я не могу жить без воды! — кричит пациент.
— Вы серьёзно? — отвечает врач. — А что вы будете делать с тем мужчиной в вашей жизни, который тоже не может жить без... водки?
(Классика жанра: вода vs водочка — классика мужского банного юмора!)
```