NoriFlash / README.md
Flonceryga's picture
Upload README.md with huggingface_hub
1dfe654 verified
|
Raw
History Blame Contribute Delete
2.35 kB
metadata
license: apache-2.0
language:
  - ru
  - en
base_model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
tags:
  - gguf
  - unsloth
  - fine-tuned
  - conversational
  - nori
pipeline_tag: text-generation

✨ Nori 1.5B ✨

Компактный и дружелюбный ИИ-ассистент

Быстрая, лёгкая и отзывчивая языковая модель, дообученная для естественного диалога

License GGUF Params


🌟 О модели

Nori 1.5B — компактная разговорная модель, дообученная (fine-tuned) с использованием Unsloth поверх открытой архитектуры Qwen2.5-1.5B-Instruct от Alibaba Cloud.

📦 Доступные квантования

Файл Квантование Размер Рекомендуется для
qwen2.5-1.5b-instruct.Q4_K_M.gguf Q4_K_M ~1.0 GB CPU / слабое железо
qwen2.5-1.5b-instruct.Q8_0.gguf Q8_0 ~1.6 GB Баланс качества и скорости

🚀 Быстрый старт (llama.cpp)

./llama-cli --model qwen2.5-1.5b-instruct.Q4_K_M.gguf -p "Привет, как тебя зовут?"

🐍 Python (llama-cpp-python)

from llama_cpp import Llama

llm = Llama(model_path="qwen2.5-1.5b-instruct.Q4_K_M.gguf", n_ctx=2048)
output = llm("Привет! Расскажи о себе.", max_tokens=128)
print(output["choices"][0]["text"])

🦙 Ollama

ollama create nori -f Modelfile
ollama run nori

🏗️ База и метод обучения

  • Базовая модель: Qwen2.5-1.5B-Instruct (Alibaba Cloud)
  • Метод: LoRA fine-tuning через Unsloth
  • Формат: GGUF (llama.cpp, LM Studio, Ollama, koboldcpp)

📄 Лицензия

Apache 2.0 — соответствует лицензии базовой модели Qwen2.5.


Made with 💛 using Unsloth