Instructions to use Dmitriy-Zemskov/logos with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- PEFT
How to use Dmitriy-Zemskov/logos with PEFT:
from peft import PeftModel from transformers import AutoModelForCausalLM base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("A:/projects/logos/model_3B_clean") model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "Dmitriy-Zemskov/logos") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
| license: mit | |
| base_model: LLAMA | |
| tags: | |
| - llama | |
| - custom-architecture | |
| - russian | |
| - conversational | |
| model-index: | |
| - name: Logos-3.3B-v1 | |
| results: [] | |
| library_name: peft | |
| model_creator: ViorikaAI | |
| pipeline_tag: text-generation | |
| # 🌌 Logos 3.3B (v1.0) | |
| + Это кастомная модель (LLM), обученная на моем железе. Совпадения с датасетами или чем то другим это случайность. | |
| **АХТУНГ!!!** МОДЕЛЬ ОБУЧЕНА НА 20 ПРИМЕРАХ!!! ДООБУЧЕНИЕ НА ВАШИХ ДАННЫХ ОБЕЗАТЕЛЬНО!!! | |
| # Подробнее: | |
| ## ⚙️ Детали модели | |
| - **Архитектура: используется LLAMA, но модель своя.** | |
| - **Параметры: 3.3B** | |
| - **Изначально рандомные веса, были чут чут обучена.** | |
| - **Язык: Русский, только русский.** | |
| - **Лицения: MIT** | |
| ## 🏋️ Детали Тренировки | |
| - **Датасет:** `Делал gemini-3` | |
| - **Железо:** **ОДНА** NVIDIA **GEFORCE RTX 5060 TI** (16GB VRAM) | |
| - **Эпохи:** 30 | |
| - **Оптимизатор:** lr = 2e-4 | |
| - **Контекст:** 512 токенов | |