PyThaGo
/

LLMLit

@@ -197,6 +197,13 @@ LLMLit poate fi optimizat pentru:
 ---
 ## **🚀 Cum să începi cu LLMLit**
 Pentru a utiliza LLMLit, instalează librăriile necesare și încarcă modelul:
 ```python
@@ -213,297 +220,6 @@ outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
 ---
-![Civis3.png](https://cristiansas.com/storage/hero-still3dc1eab6.png)
-# **📌 Ghid de Instalare: LM Studio + LLMLit pe Windows**
-## **🔹 1. Instalarea LM Studio**
-LM Studio este o aplicație desktop care permite descărcarea și rularea locală a modelelor LLM.
-### **🖥️ Pasul 1: Descarcă și instalează LM Studio**
-1️⃣ Mergi la site-ul oficial:
-   🔗 [LM Studio Download](https://lmstudio.ai/)
-2️⃣ Descarcă versiunea pentru **Windows** și instalează aplicația.
-3️⃣ După instalare, deschide **LM Studio**.
----
-## **🔹 2. Descărcarea și Instalarea LLMLit**
-Pentru a folosi **LLMLit**, trebuie să descarci modelul de pe **Hugging Face**.
-### **🖥️ Pasul 2: Adăugarea Modelului în LM Studio**
-1️⃣ **Deschide LM Studio** și mergi la tab-ul **"Model Catalog"**.
-2️⃣ Caută modelul **LLMLit** manual sau folosește acest link pentru descărcare:
-   🔗 [LLMLit pe Hugging Face](https://huggingface.co/LLMLit/LLMLit-0.2-8B-Instruct)
-3️⃣ Copiază linkul modelului și introdu-l în **LM Studio → "Download Custom Model"**.
-4️⃣ Alege locația unde vrei să salvezi modelul și începe descărcarea.
----
-## **🔹 3. Configurarea și Rularea LLMLit**
-După ce ai descărcat modelul, trebuie să-l configurezi și să-l rulezi.
-### **🖥️ Pasul 3: Setarea Modelului**
-1️⃣ Mergi la **"Local Models"** în LM Studio.
-2️⃣ Selectează **LLMLit-0.2-8B-Instruct** din listă.
-3️⃣ Apasă **"Launch"** pentru a începe rularea modelului.
----
-## **🔹 4. Interacțiunea cu LLMLit**
-După ce modelul este activ, poți începe să-l folosești în LM Studio.
-1️⃣ **Folosește interfața LM Studio** pentru a trimite mesaje direct modelului.
-2️⃣ **Pentru integrare în Python**, instalează `ollama` și folosește următorul script:
-```python
-import ollama
-response = ollama.chat(model='llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct',
-                       messages=[{'role': 'user', 'content': 'Salut, cum pot folosi LLMLit?'}])
-print(response['message']['content'])
-```
----
-## **🔹 5. Optimizarea Performanței**
-Pentru a rula LLMLit mai eficient pe Windows:
-✅ **Activează GPU Acceleration** dacă ai placă video compatibilă.
-✅ **Folosește modele mai mici**, dacă sistemul tău nu are suficient RAM.
-✅ **Optimizează parametrii modelului** din setările LM Studio pentru un echilibru între viteză și precizie.
----
-🎉 **Gata!** Acum ai **LM Studio + LLMLit** instalat pe Windows și gata de utilizare! 🚀
----
-![Civis3.png](https://cristiansas.com/storage/ollama-homepage-local-language-models.jpg)
-🖥️Iată o documentație simplă și clară despre cum să instalezi **Ollama** și să rulezi **LLMLit** de pe Hugging Face.
----
-# **📌 Ghid de Instalare: Ollama + LLMLit**
-## **🔹 Pasul 1: Instalarea Ollama**
-Ollama este un framework ușor pentru rularea modelelor **LLM (Large Language Models)** local.
-### **🖥️ Pentru macOS & Linux**
-1️⃣ **Deschide un terminal și rulează:**
-```sh
-curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
-```
-2️⃣ **Repornește terminalul pentru a aplica modificările.**
-### **🖥️ Pentru Windows (Necesită WSL2)**
-1️⃣ **Activează WSL2 și instalează Ubuntu:**
-   - Deschide **PowerShell** ca administrator și rulează:
-   ```powershell
-   wsl --install
-   ```
-   - Repornește computerul.
-2️⃣ **Instalează Ollama în WSL2:**
-   ```sh
-   curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
-   ```
-3️⃣ **Verifică dacă Ollama este instalat corect:**
-   ```sh
-   ollama
-   ```
-   Dacă apare meniul de utilizare, instalarea a fost realizată cu succes! 🎉
----
-## **🔹 Pasul 2: Instalarea LLMLit de pe Hugging Face**
-LLMLit poate fi descărcat și rulat în Ollama folosind comanda `ollama pull`.
-1️⃣ **Deschide un terminal și rulează:**
-```sh
-ollama pull llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct
-```
-2️⃣ **Verifică dacă modelul a fost instalat:**
-```sh
-ollama list
-```
-Ar trebui să vezi **LLMLit** în lista de modele disponibile. ✅
----
-## **🔹 Pasul 3: Rularea LLMLit în Ollama**
-După instalare, poți începe să interacționezi cu **LLMLit** astfel:
-```sh
-ollama run llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct
-```
-Aceasta va deschide o sesiune locală unde poți discuta cu modelul. 🤖
-Pentru a trimite un prompt personalizat:
-```sh
-ollama run llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct "Salut, cum pot folosi LLMLit?"
-```
----
-## **🔹 Pasul 4: Utilizarea LLMLit în Python**
-Dacă vrei să integrezi **LLMLit** într-un script Python, instalează librăria necesară:
-```sh
-pip install ollama
-```
-Apoi, creează un script Python:
-```python
-import ollama
-response = ollama.chat(model='llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Cum funcționează LLMLit?'}])
-print(response['message']['content'])
-```
----
-🚀 **Gata!** Acum ai **Ollama + LLMLit** instalat și pregătit de utilizare local!😊
-🔗 **Mai multe detalii:** [LLMLit on Hugging Face](https://huggingface.co/LLMLit) 🚀
----
----
----
-### **Pași pentru implementarea RAG cu LLMLit pe Hugging Face 🚀**
----
-**Retrieval-Augmented Generation (RAG)** folosind modelul **LLMLit** disponibil pe Hugging Face. RAG combină căutarea informațiilor relevante cu generarea de texte pentru a produce răspunsuri mai precise. Vom utiliza Hugging Face pentru a integra acest model și vom folosi o bază de date externă pentru a face interogări și a îmbogăți răspunsurile generate de modelul LLMLit.
-#### 1. **Instalarea pachetelor necesare 🛠️**
-În primul rând, trebuie să instalezi librăriile necesare pentru a lucra cu **Hugging Face** și **LLMLit**. Poți face acest lucru folosind pip:
-```bash
-pip install transformers datasets faiss-cpu
-```
-- `transformers` este pachetul care ne permite să interacționăm cu modelele de la Hugging Face.
-- `datasets` ne ajută să gestionăm datele externe pentru căutare.
-- `faiss-cpu` este opțional, dar îl recomandăm pentru căutarea vectorială rapidă a documentelor.
-#### 2. **Încărcarea modelului LLMLit de pe Hugging Face 🔄**
-Acum, putem încarcă modelul **LLMLit** folosind Hugging Face:
-```python
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
-# Încărcăm modelul LLMLit și tokenizer-ul
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("LLMLit/LLMLit")
-model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("LLMLit/LLMLit")
-```
-#### 3. **Configurarea bazei de date de documente 🔍**
-Pentru a folosi RAG, avem nevoie de o sursă externă de documente pentru a recupera informațiile relevante. În exemplul de față, vom folosi **FAISS** pentru căutarea rapidă a documentelor. Începe prin a crea un index FAISS:
-```python
-import faiss
-import numpy as np
-# Crearea unui set de documente fictive
-documents = [
-    "LLMLit este un model puternic de procesare a limbajului natural.",
-    "RAG combină generarea de texte cu căutarea de informații externe.",
-    "Hugging Face oferă o platformă excelentă pentru modelele AI.",
-    "FAISS este un tool de căutare vectorială rapidă pentru baze de date mari."
-]
-# Tokenizare și crearea vectorilor pentru documente
-embedding_model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
-def encode_documents(documents):
-    embeddings = []
-    for doc in documents:
-        inputs = tokenizer(doc, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
-        with torch.no_grad():
-            embeddings.append(embedding_model(**inputs).last_hidden_state.mean(dim=1).numpy())
-    return np.vstack(embeddings)
-document_vectors = encode_documents(documents)
-# Crearea indexului FAISS
-index = faiss.IndexFlatL2(document_vectors.shape[1])  # Distanta L2
-index.add(document_vectors)
-```
-#### 4. **Căutarea celor mai relevante documente 🔍**
-Acum, putem folosi FAISS pentru a căuta documentele cele mai relevante pe baza întrebării utilizatorului:
-```python
-def retrieve_documents(query, top_k=3):
-    query_vector = encode_documents([query])  # Încodifică întrebarea
-    distances, indices = index.search(query_vector, top_k)  # Căutăm cele mai apropiate documente
-    return [documents[i] for i in indices[0]]
-# Exemplu de interogare
-query = "Cum se folosește RAG în aplicațiile AI?"
-relevant_documents = retrieve_documents(query)
-print(relevant_documents)
-```
-#### 5. **Generarea răspunsului folosind LLMLit 📝**
-Acum că avem documentele relevante, le putem utiliza pentru a genera un răspuns contextului întrebării. Vom adăuga aceste documente la promptul nostru pentru LLMLit:
-```python
-def generate_answer(query, documents):
-    context = " ".join(documents)  # Adăugăm documentele relevante ca și context
-    prompt = f"Întrebare: {query}\nContext: {context}\nRăspuns:"
-    # Tokenizarea promptului
-    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
-    # Generarea răspunsului
-    outputs = model.generate(inputs['input_ids'], max_length=200, num_beams=5, early_stopping=True)
-    answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
-    return answer
-# Generarea răspunsului final
-answer = generate_answer(query, relevant_documents)
-print(answer)
-```
-#### 6. **Rezultatul final 🎯**
-În acest moment, ai un sistem complet RAG care combină **căutarea de documente externe** cu **generarea de text** utilizând LLMLit. Modelul va căuta informațiile relevante în documentele tale și va genera un răspuns informativ și precis.
----
-### **Concluzie 🌟**
-Implementarea **RAG** folosind **LLMLit** îmbunătățește semnificativ calitatea răspunsurilor oferite de modele de limbaj, deoarece acestea pot accesa o bază de date externă pentru a obține informații mai precise și mai detaliate. Utilizând Hugging Face și librăriile precum FAISS, poți construi un sistem puternic de întrebări și răspunsuri bazat pe RAG.
-🔗 **Pentru a experimenta cu LLMLit și pentru mai multe informații, vizitează [pagina oficială Hugging Face a modelului LLMLit](https://huggingface.co/LLMLit/LLMLit).**
 Sper că acest ghid îți va fi de ajutor! 😊

 ---
 ## **🚀 Cum să începi cu LLMLit**
+📌 [Ghid de Instalare: LM Studio + LLMLit pe Windows](https://huggingface.co/LLMLit/LLMLit/discussions/3#679bfd7646a549e46dd7f784)
+📌 [Ghid de Instalare: Ollama și să rulezi LLMLit de pe Hugging Face](https://huggingface.co/LLMLit/LLMLit/discussions/3#679bfd7646a549e46dd7f784)
+📌 [Ghid de Pași pentru implementarea RAG cu LLMLit pe Hugging Face 🚀 ](https://huggingface.co/LLMLit/LLMLit/discussions/2#679bfd1a9141a5524a4994b7)
 Pentru a utiliza LLMLit, instalează librăriile necesare și încarcă modelul:
 ```python
 ---
 Sper că acest ghid îți va fi de ajutor! 😊