llama.cpp और Pi के साथ स्थानीय रूप से Mythos एन्हांस्ड कोडिंग मॉडल चलाएं
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llama.cpp टूलकिट रास्पबेरी पाई पर स्थानीय रूप से Mythos एन्हांस्ड कोडिंग मॉडल चलाने में सक्षम बनाता है। Mythos, डीप सीक कोडर का एक फाइन-ट्यून्ड संस्करण है, जो प्रोग्रामिंग कार्यों के लिए अनुकूलित है। लेख में बताया गया है कि पाई डिवाइस पर llama.cpp और Mythos मॉडल कैसे इंस्टॉल और कॉन्फ़िगर करें। मॉडल चलाने के लिए कम से कम 4 जीबी रैम वाले रास्पबेरी पाई 4 की आवश्यकता है।
llama.cpp टूलकिट के ज़रिए Mythos Enhanced Coding मॉडल को स्थानीय रूप से Raspberry Pi पर चलाया जा सकता है। Mythos, DeepSeek Coder का परिष्कृत संस्करण है, जिसे प्रोग्रामिंग कार्यों के लिए अनुकूलित किया गया है। यह लेख बताता है कि कैसे Raspberry Pi डिवाइस पर llama.cpp और Mythos मॉडल को इंस्टॉल और कॉन्फ़िगर किया जाए। मॉडल के साथ काम करने के लिए कम से कम 4 GB रैम वाला Raspberry Pi 4 चाहिए। उपयोगकर्ता GGUF फॉर्मेट में मॉडल डाउनलोड कर सकता है और कमांड लाइन इंटरफ़ेस (command line interface, CLI) या वेब इंटरफ़ेस के ज़रिए अनुरोध कर सकता है। यह तरीका बिना क्लाउड कनेक्शन के, ऑफ़लाइन कोड के साथ काम करने में सक्षम बनाता है।
स्रोत: Meta AI (GNews) —
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