なんJLLM部 避難所 ★5
レス数が1000を超えています。これ以上書き込みはできません。
AIに色々なことをしゃべってもらうんやで
そこそこのデスクトップPC（できれば＋3060 12GB以上）でもなんぼか楽しめるで
自薦・他薦のモデルやツールは>>2以降
本スレ(避難中)
なんJLLM部 ★7
https://fate.5ch.net/test/read.cgi/liveuranus/1710561010/
前スレ(実質本スレ)
なんJLLM部 避難所 ★4
https://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/onatech/1725931151/ >2でkoboldcppを勧めてるけど、初心者の人にはLM Studio使わせるほうがよさそう
使い易さもあるけど、llama.cpp含めて自動更新になったから環境依存問題が一回り減るはず 楽天だから期待してなかったけど規制ゆるゆるで結構賢い
mmnga/RakutenAI-2.0-8x7B-instruct-gguf プロンプト書いてもらうのにdeepseekは優秀だなぁ
中々繫がらないけど‥ なんJ側の荒らしをしらないのでアレだけど、戻るかどうかをタイミングで決めるのは面倒な事が起こりそう
どうするにしてもスレ途中で行うのがいいのでは
モデルは個々の紹介よりは性質の違い、見分け方、分類のほうがニーズある気がする
ローカルだけでなくAPI経由でのLLM利用全体まで広げて、 OpenRouterを紹介するって方向もありえそう モデルごとのシステムプロンプトよく分かんなくて泣く
構文が合ってないと上手いこと認識してくれないみたいな解釈でええんよな？ アナログ的な感覚がある気がする
試行錯誤しまくることで身につくというか >>967
それもローカルLLMが流行らない原因の一つだと思うわ
AI画像生成ならモデルの推奨プロンプトをコピペするだけで良いのに あっちに戻ったらURLや数字入り文章を書けない人が続出すると思うよ
避難所というかここが本スレでいい気がするけどそうするとスレタイがアレだからねぇ
波風起こさずに今まで通りひっそり続けていくのが一番かな >>969
koboldは自動的に推奨プロンプト入れてくれるんじゃなかったけ？
なんだかんだ言って初心者向きとは思う 無料だからずっとcohereAPIをSTに繋いでたけど
gemini2.0に代えたら凄いこれ‥
今までありがとうcohere テンプレ長すぎるしWikiでもSeesaaで作るか……と思いながら過ごしてたらスレ完走しそう とりあえずテンプレはAMDユーザー用にrocm版koboldの案内と量子化は4bitまで劣化がほぼないこと
モデル系はgoogle aistudioのAPI取得の案内とmagnum系追加する感じでいいかな？
他にある？ 4090上のIQ3_Mで今実験してるけどRakutenAI 2.0 8x7B Instructも日本語チャットならまあまあ >>975
Mistral Small 24B Instruct 2501 Abliteratedの間違い申し訳ない >974
残り25だしとりあえず立ててしまって良いのでは 結局実用用途で言えば今はネットでデープシーク1択だよね？
>>978
PC無し生活でここに来るって珍しいねｗ >>964
7Bでもまともに動くの？
自分2年前にRinna使ってキチガイと話してるみたいな印象植え付けられてそれ以来７Bって敬遠してるわ。。。 >>962
うわぁ意図せず980踏んでしまった。。。
楽天なので建てれるか分からんけどこのまま新スレ建てればいいの？ >>974
LM Studio、OpenWebUIとかの触りやすいインターフェイスとかあるけど
そういうの冒頭に追加してくと無限に長くなってくからな >>983
いっぱいあるんだけどどれを入れたの？Q8？ >>985は>>984への安価ミス
>>983
今気づいたけど>>974この人がまとめてるっぽいので余計な事しないほうがいい気がしてきた。。。 テンプレとか弄りたいなら次スレの最初の方でやっといた方がいいんじゃねーの
このタイミングでやってもすぐ埋まるで スレ立て乙！
Zonosで同じく格闘してたんだが
docker-compose.ymlを
version: '3.8'
services:
zonos:
build:
context: .
dockerfile: Dockerfile
container_name: zonos_container
runtime: nvidia
ports:
- "7860:7860"
stdin_open: true
tty: true
command: ["python3", "gradio_interface.py"]
environment:
- NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0
- GRADIO_SHARE=False
に書き換えて
DockerDesktopの7860:7860のリンクをクリックしたらいけた >>985
メモリ足りるならQ8でいいじゃない？
速度重視なら下の使えばいい てか、rinnaも新しいの出してるな
deepseek蒸留版もあるし、今から試してみるわ >>991
おめでと、ポートを出せばうまくいくよね
>>958 は諦めたのかな？ もしこっちとのやりとりに行き違いがあって
gradio_interface.py の末尾をserver_name="127.0.0.1" に書き換えたままなら、コンテナ外からはアクセスできないし……まあもういいんだけど rinnaのbakeneko deepseek版使ってみたけど、日本語でしっかり考えてくれてすごい良い感触や
ワイの環境やとQ2までしか動かせんからそれなりに破綻してしまうけど、それでもええ感じや。Q4とかならかなり良さそうな気がするで >>991
>>994
これも駄目だあ
そもそもdocker desktopにその7860:7860が出ないんよねえ
何時間待っても-のまま dockerは脇に置いといて、WSL経由でUbuntu起動してマニュアルでインストールしたほうが早そう このスレッドは１０００を超えました。
もう書けないので、新しいスレッドを立ててくださいです。。。
life time: 49日 21時間 5分 52秒 レス数が1000を超えています。これ以上書き込みはできません。
