File size: 3,335 Bytes
bb70993
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
---

license: other
language:
- zh
- en
pipeline_tag: text-generation
tags:
- fortune-telling
- qwen
- qwen2.5
- qwen3
- gguf
- ollama
---


<div align="center">

# FortuneQwen3_4b



[**中文**](./README.md) | [**English**](./README_EN.md)



</div>



这是一个基于 Qwen3 架构微调的 4B 参数模型,专门用于算命/占卜(Fortune Telling)任务。本仓库同时提供了合并后的 Safetensors 权重、GGUF 量化文件以及 Ollama 使用的 Modelfile。



## 关于本仓库 (About This Repository)



本仓库包含以下三种格式的模型文件,您可以根据需要选择使用:



1.  **GGUF 量化模型 (Recommended)**:

    *   文件名: `FortuneQwen3_4b_q8_0.gguf` (或其他量化版本)
    *   说明: 已经预先转换好的 GGUF 格式 (Int8 量化),可直接用于 `llama.cpp``Ollama`2.  **Modelfile**:
    *   文件名: `Modelfile`
    *   说明: 用于导入 Ollama 的配置文件,定义了系统提示词和参数。
3.  **Hugging Face Safetensors**:
    *   文件名: `model.safetensors`    *   说明: 已经合并了 LoRA 权重的完整模型参数,适用于基于 Transformers 的推理或进一步微调,也可以用于导出自定义的 GGUF。

## 快速使用 (Quick Start)

### 选项 1: 使用 Ollama (推荐)

您可以使用本仓库中已经转换好的 GGUF 文件快速创建 Ollama 模型。

1.  **克隆本仓库**:
    ```bash

    git clone https://huggingface.co/Tbata7/FortuneQwen3_4b

    cd FortuneQwen3_4b

    ```


2.  **创建模型**:
    ```bash

    # 这一步会使用目录下的 Modelfile 和 GGUF 文件

    ollama create FortuneQwen3_q8:4b -f Modelfile

    ```


3.  **运行模型**:
    ```bash

    ollama run FortuneQwen3_q8:4b

    ```


### 选项 2: 使用 llama.cpp

如果您想直接使用 GGUF 文件:

```bash

./llama-cli -m FortuneQwen3_4b_q8_0.gguf -p "你的占卜问题..." -n 512

```

## 高级用法:导出自定义 GGUF (Advanced Usage)

如果您希望使用不同的量化精度(如 q4_k, q6_k, fp16 等),可以使用 `llama.cpp` 自行从 Safetensors 权重导出。

1.  **准备环境**:
    确保您已经安装了 `llama.cpp` 的 python 依赖。


2.  **转换模型**:
    使用 `convert_hf_to_gguf.py` 脚本进行转换。您需要指定 `--outtype` 参数来控制输出类型。


    *   **导出为 FP16 (不量化)**:
        ```bash

        python llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py ./FortuneQwen3_4b --outfile FortuneQwen3_4b_fp16.gguf --outtype f16

        ```


    *   **导出为 Int8 (q8_0)**:

        ```bash

        python llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py ./FortuneQwen3_4b --outfile FortuneQwen3_4b_q8_0.gguf --outtype q8_0

        ```



    *   **其他量化**:

        您可以先导出为 f16,然后使用 `llama-quantize` 工具进一步量化:

        ```bash

        ./llama-quantize FortuneQwen3_4b_fp16.gguf FortuneQwen3_4b_q4_k_m.gguf q4_k_m

        ```



## 模型信息 (Model Information)



- **基础架构 (Base Architecture)**: Qwen3:4B

- **任务 (Task)**: 算命 / 占卜 / 易经解读

- **上下文长度 (Context Window)**: 32768

- **微调框架**: LLaMA-Factory



## 声明



本模型仅供娱乐和研究使用,算命结果仅供参考,请相信科学。