llama.cppとPiを使ってMythos Enhanced Codingモデルをローカルで実行する
Meta
llama.cppツールキットを使用すると、Mythos Enhanced CodingモデルをRaspberry Pi上でローカルに実行できます。Mythosは、Deep Seek Coderのファインチューニングバージョンで、プログラミングタスクに最適化されています。この記事では、Raspberry Piデバイスにllama.cppとMythosモデルをインストールして設定する方法について説明します。モデルを実行するには、4 GBのRAMを搭載したRaspberry Pi 4以上が必要です。
llama.cppツールキットを使用すると、Raspberry Pi上でローカルにMythos Enhanced Codingモデルを実行できます。MythosはDeepSeek Coderの改良版で、プログラミングタスクに最適化されています。この記事では、Piデバイスにllama.cppとMythosモデルをインストールおよび設定する方法について説明します。モデルを動作させるには、少なくとも4 GBのRAMを搭載したRaspberry Pi 4が必要です。ユーザーはGGUF形式でモデルをダウンロードし、コマンドラインインターフェース(CLI)またはウェブインターフェースを介してリクエストを行うことができます。このアプローチにより、クラウド接続なしでオフラインでコードを扱うことが可能になります。
出典: Meta AI (GNews) —
原文
