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• 文本：'Hugging Face：自然语言处理的革命性力量 引言 在快速发展的自然语言处理（NLP）领域，Hugging Face已成为一股突出且创新的力量。本文将探讨Hugging Face的故事及其重要意义，这家公司为NLP乃至整个人工智能领域做出了卓越贡献。从创立之初到其在AI民主化中的角色，Hugging Face为行业留下了不可磨灭的印记。 Hugging Face的诞生 Hugging Face由Clément Delangue、Julien Chaumond和Thomas Wolf于2016年创立。公司名称"Hugging Face"旨在体现其使命——让人工智能模型更易于人类接触和使用，如同一个安慰的拥抱。最初，他们以聊天机器人公司起家，但后来因坚信NLP技术的变革潜力，将重心转向了自然语言处理。 变革性创新 Hugging Face最著名的贡献是其开源项目，尤其是Transformers库。该库已成为NLP领域的事实标准，使研究人员、开发者和组织能够轻松访问和利用最先进的预训练语言模型，如BERT、GPT-3等。这些模型拥有无数应用场景，从聊天机器人、虚拟助手到语言翻译和情感分析。'
  示例标题：摘要示例1
  基础模型：Falconsai/text_summarization
  标签：
• llama-cpp
• gguf-my-repo

tonyc666/text_summarization-Q4_K_M-GGUF

本模型通过llama.cpp从Falconsai/text_summarization转换为GGUF格式，转换使用了ggml.ai的GGUF-my-repo空间。
关于模型的更多详情，请参考原始模型卡片。

使用llama.cpp

通过brew安装llama.cpp（适用于Mac和Linux）

brew install llama.cpp  

调用llama.cpp服务器或命令行界面。

命令行界面：

llama-cli --hf-repo tonyc666/text_summarization-Q4_K_M-GGUF --hf-file text_summarization-q4_k_m.gguf -p "生命与宇宙的意义是"  

服务器：

llama-server --hf-repo tonyc666/text_summarization-Q4_K_M-GGUF --hf-file text_summarization-q4_k_m.gguf -c 2048  

注意：您也可以直接通过Llama.cpp仓库中列出的使用步骤使用此检查点。

步骤1：从GitHub克隆llama.cpp。

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp  

步骤2：进入llama.cpp文件夹，并使用LLAMA_CURL=1标志以及其他硬件特定标志（例如，Linux下NVIDIA GPU使用LLAMA_CUDA=1）进行构建。

cd llama.cpp && LLAMA_CURL=1 make  

步骤3：通过主二进制文件运行推理。

./llama-cli --hf-repo tonyc666/text_summarization-Q4_K_M-GGUF --hf-file text_summarization-q4_k_m.gguf -p "生命与宇宙的意义是"  

或

./llama-server --hf-repo tonyc666/text_summarization-Q4_K_M-GGUF --hf-file text_summarization-q4_k_m.gguf -c 2048