--- language: - gl - es - en - cat - pt licence: - MIT tags: - galician - Llama - llama-cpp - gguf-my-repo license: llama3.1 inference: parameters: top_k: 10 do_sample: true temperature: 0.4 widget: - text: 'Traduce ao galego esta frase en inglés: Inglés: "my sister is studying Biology at the university." Galego: "a miña irmá está a estudar bioloxía na universidade." ---- Traduce ao galego esta frase en inglés: Inglés: "You are working with my mother on a very interesting project." Galego: "Estás a traballar coa miña nai nun proxecto moi interesante" ---- Traduce ao galego esta frase en inglés: Inglés: "You have to fix the computer now" Galego:' example_title: Translation - text: 'Responde á seguinte pregunta. Pregunta: "Cal é a capital de Noruega?" Resposta: "A capital de Noruega é Oslo." ---- Responde á seguinte pregunta. Pregunta: "Cal é a moeda de Portugal" Resposta: "A moeda de Portugal é o euro." ---- Responde á seguinte pregunta. Pregunta: "Cal é a capital de Suecia?" Resposta:' example_title: Question&Answering - text: 'Cualifica como Positivo ou Negativo o sentimento da seguinte frase: Texto: "Estou moi feliz" Polaridade: Positivo ---- Cualifica como Positivo ou Negativo o sentimento da seguinte frase: Texto: "Non me gusta beber cervexa" Polaridade: Negativo ---- Cualifica como Positivo ou Negativo o sentimento da seguinte frase: Texto: "O meu pai detesta o seu traballo" Polaridade: Negativo ---- Cualifica como Positivo ou Negativo o sentimento da seguinte frase: Texto: "Uxía desfruta xogando ao fútbol" Polaridade: Positivo ---- Cualifica como Positivo ou Negativo o sentimento da seguinte frase: Texto: "O neno non está contento coas notas" Polaridade:' example_title: Sentiment Analysis - text: 'Extrae as entidades nomeadas do seguinte texto: Texto: "Chámome Wolfgang e vivo en Berlin" Entidades: Wolfgang:PER, Berlin:LOC ---- Extrae as entidades nomeadas do seguinte texto: Texto: "María e Miguel non teñen ningún problema" Entidades: María:PER, Miguel:PER ---- Extrae as entidades nomeadas do seguinte texto: Texto: "O mellor de Barcelona é o bar do meu amigo Pablo" Entidades: Pablo:PER, Barcelona:LOC ---- Extrae as entidades nomeadas do seguinte texto: Texto: "Carlos comparte cuarto con Marc" Entidades:' example_title: Name Entity Recognition (NER) - text: A receita tradicional das filloas é example_title: Filloas - text: O neno vivía preto de example_title: O neno base_model: proxectonos/Llama-3.1-Carballo pipeline_tag: text-generation library_name: transformers --- # pablo-rf/Llama-3.1-Carballo-Q4_K_M-GGUF This model was converted to GGUF format from [`proxectonos/Llama-3.1-Carballo`](https://huggingface.co/proxectonos/Llama-3.1-Carballo) using llama.cpp via the ggml.ai's [GGUF-my-repo](https://huggingface.co/spaces/ggml-org/gguf-my-repo) space. Refer to the [original model card](https://huggingface.co/proxectonos/Llama-3.1-Carballo) for more details on the model. ## Use with llama.cpp Install llama.cpp through brew (works on Mac and Linux) ```bash brew install llama.cpp ``` Invoke the llama.cpp server or the CLI. ### CLI: ```bash llama-cli --hf-repo pablo-rf/Llama-3.1-Carballo-Q4_K_M-GGUF --hf-file llama-3.1-carballo-q4_k_m.gguf -p "The meaning to life and the universe is" ``` ### Server: ```bash llama-server --hf-repo pablo-rf/Llama-3.1-Carballo-Q4_K_M-GGUF --hf-file llama-3.1-carballo-q4_k_m.gguf -c 2048 ``` Note: You can also use this checkpoint directly through the [usage steps](https://github.com/ggerganov/llama.cpp?tab=readme-ov-file#usage) listed in the Llama.cpp repo as well. Step 1: Clone llama.cpp from GitHub. ``` git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp ``` Step 2: Move into the llama.cpp folder and build it with `LLAMA_CURL=1` flag along with other hardware-specific flags (for ex: LLAMA_CUDA=1 for Nvidia GPUs on Linux). ``` cd llama.cpp && LLAMA_CURL=1 make ``` Step 3: Run inference through the main binary. ``` ./llama-cli --hf-repo pablo-rf/Llama-3.1-Carballo-Q4_K_M-GGUF --hf-file llama-3.1-carballo-q4_k_m.gguf -p "The meaning to life and the universe is" ``` or ``` ./llama-server --hf-repo pablo-rf/Llama-3.1-Carballo-Q4_K_M-GGUF --hf-file llama-3.1-carballo-q4_k_m.gguf -c 2048 ```