それは犬飼いたいって言われて写真でいいじゃんっていうくらいナンセンスでは

かけるとポケモンが飼えるだったら普及するよ

xR は普通の眼鏡並みのサイズにならないと無理だって

まあ多分うまくいくだろう（楽観）

マグロ……

一応の簡易テストも動いてる ``` $ python test.py --- ベクトル化と類似度判定 --- ステータスコード: 200 ステータスコード: 200 ステータスコード: 200 文A: スマホのバッテリーがすぐに切れる 文B: 携帯電話の電池の持ちが悪い 文C: 美味しいカレーライスの作り方 ------------------------------ AとBの類似度（高いはず）: 0.9536 AとCの類似度（低いはず）: 0.7287 ✅ 成功！意味の近さが正しく判定できています。 ```

いくらどん動いたら教えて

1. ruri-v3-310m ディレクトリ内の念のための何か ```bash mv tokenizer.json tokenizer.json.bak ``` 2. convert_hf_to_gguf.py の修正 (10750行付近) ```python @ModelBase.register("ModernBertModel", "ModernBertForMaskedLM", "ModernBertForSequenceClassification") class ModernBertModel(BertModel): model_arch = gguf.MODEL_ARCH.MODERN_BERT def set_vocab(self): self.gguf_writer.add_add_bos_token(True) self.gguf_writer.add_add_eos_token(True) self.gguf_writer.add_add_sep_token(True) # self._set_vocab_gpt2() <- こいつをコメントアウト self._set_vocab_sentencepiece() # これを追加 ``` 3. f16 にする ```bash python convert_hf_to_gguf.py models/ruri-v3-310m --outfile models/ruri-v3-310m-f16.gguf ``` 4. 量子化する ```bash ./build/bin/llama-quantize models/ruri-v3-310m-f16.gguf models/ruri-v3-310m-q8_0.gguf Q8_0 ``` 5. 動作確認 ```bash ./build/bin/llama-embedding -m models/ruri-v3-310m-q8_0.gguf -p "これはテストです" ```

`$ llama-embedding -m models/ruri-v3-310m-q8_0.gguf -p "これはテストです"` でﾀﾞﾊﾞﾀﾞﾊﾞベクトルが出るから動くと思う

@αυγοτάραχο σολωμου https://nighthawk.sabotenism.cc/temp/ruri-v3-310m-q8_0.gguf

なんか convert_hf_to_gguf.py を修正したら普通に変換できたよ

え～じゃあなんか他の渡し方

ﾊｷﾞﾝｸﾞﾌｪｲｽってログインしなくてもうｐれるの

うごいたぞ

指示をもらってるのは Gemini 3 Pro いくらどんが量子化したいのは ruri-v3-310m

草

動かない感じだから修正中

321 MB になった

Quantize できたよ

EV 車の後ろのステッカーで貼ってほしい