Merge branch 'main' of https://huggingface.co/LeonSaia/minerva
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license: mit
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tags:
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- mistral
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- gguf
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- quantized
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- minerva
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+
- ollama
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9 |
+
- runpod
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- fine-tuning
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# Minerva - Modelo afinado a partir de Mistral-7B
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`minerva` es un modelo de lenguaje entrenado con fine-tuning sobre la base de `mistral-7b`, orientado a mejorar la comprensión contextual y respuestas personalizadas en flujos conversacionales. Entrenado con un dataset de ~480 ejemplos, representa un modelo compacto, eficiente y apto para correr en entornos con recursos limitados (como GPUs de 4GB).
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## Detalles Técnicos
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- **Base Model:** [`mistral-7b`](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-v0.1)
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- **Técnica:** Fine-tuning con LoRA
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- **Epochs:** 3
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- **Tamaño del modelo (quantized):** 7.2GB (`q8_0`)
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- **Formato:** GGUF
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- **Conversión:** `llama.cpp` - `convert_hf_to_gguf.py`
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- **Deployment:** [Ollama](https://ollama.com/) + WebUI
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- **Framework de entrenamiento:** [Axolotl](https://github.com/OpenAccess-AI-Collective/axolotl)
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- **Infraestructura:** RunPod + servidor local Ubuntu (4GB VRAM, 16GB RAM)
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## Instrucciones para usarlo con Ollama
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```bash
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ollama pull <usuario>/minerva
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ollama run minerva
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```
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O para registrar tu propia copia local:
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```Dockerfile
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# Modelfile
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FROM model_q8_0.gguf
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```
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Y luego:
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```bash
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ollama create minerva -f Modelfile
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```
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## Dataset
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El dataset consta de ~480 ejemplos seleccionados y curados manualmente, con foco en:
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- Preguntas y respuestas técnicas
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- Instrucciones con estructura de pasos
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- Personalización del estilo conversacional
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- Se puede ver [aqui](https://huggingface.co/datasets/LeonSaia/minerva_lora).
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## Objetivo
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Minerva fue diseñado como asistente inteligente para automatizar tareas, responder con criterio técnico, y adaptarse a contextos personalizados (educación, desarrollo, cultura técnica local).
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## Licencia
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MIT – Libre uso comercial, modificación y distribución.
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## Contacto
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Desarrollado por [Leon Saia](https://leonsaia.com).
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Para sugerencias o colaboración, contactame por GitHub o vía [mi blog](https://leonsaia.com/blog).
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