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Instructions to use openamer-max/openamer-max-desktop-adapter with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- PEFT
How to use openamer-max/openamer-max-desktop-adapter with PEFT:
from peft import PeftModel from transformers import AutoModelForCausalLM base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct") model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "openamer-max/openamer-max-desktop-adapter") - Notebooks
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- Kaggle
OpenAmer-Max-desktop — LoRA-Adapter
Adapter für die Stufe desktop (14,70B) der OpenAmer-Max-Familie. Auf Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct
trainiert, nicht direkt lauffähig: er muss mit der Basis verschmolzen und dann nach
GGUF umgewandelt werden.
Messung
| Satz | Ergebnis |
|---|---|
| Produktfragen, eingefroren, 45 Fälle | 44/45 (97,8 %) |
Der Satz liegt öffentlich als openamer-max-benchmark, die Messskripte in openamer-max/models.
Adapter-Parameter
| Kennzahl | Wert |
|---|---|
| Rang | 32 |
| Alpha | 64 |
| Zielmodule | v_proj, k_proj, up_proj, gate_proj, q_proj, o_proj, down_proj |
| Basis | Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct |
Verwenden
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import PeftModel
tok = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct")
modell = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct")
modell = PeftModel.from_pretrained(modell, "openamer-max/openamer-max-desktop-adapter")
modell = modell.merge_and_unload()
Zum Ausliefern wird die verschmolzene Fassung nach GGUF umgewandelt (f16, dann
llama-quantize). Fertig konvertiert als 8,4 GB Q4_K_M unter
openamer-max-desktop.
Lizenz
Apache-2.0, wie die jeweilige Basis. Entwickler: Amer Sacirovic.
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