Bibliotheque de modeles

Template le plus fiable pour un petit dataset factuel JSONL: il construit un bundle de reponses ancrees dans le dataset, sans promettre un GGUF.

Chemin

full_checkpoint

Dataset exemple

Dataset QA JSONL utilisateurjsonl

Runtime

auto

Poids

-

Petit test de bout en bout pour verifier qu'une machine AMD/DirectML ou Nvidia/CUDA peut produire un hf-model et un model.gguf.

Chemin

gguf

Dataset exemple

Petit JSONL utilisateurjsonl

Runtime

gpu_8gcuda / dml

Poids

0.02B20M params

Template texte standard pour dataset utilisateur: auto_train choisit LoRA SFT et exige un model.gguf final. Compatible CUDA ou DML avec petits reglages memoire.

Chemin

gguf

Dataset exemple

Dataset instruction JSONL utilisateurjsonl

Runtime

gpu_8gcuda / dml

Poids

1.10B1.10B params

Template Nvidia uniquement pour valider un vrai fine-tuning Qwen 1.5B avec export GGUF. A utiliser quand la machine expose cuda=true.

Chemin

gguf

Dataset exemple

Dataset instruction JSONL utilisateurjsonl

Runtime

cuda_8gcuda

Poids

1.50B1.50B params