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+ ---
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+ license: mit
3
+ tags:
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+ - mistral
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+ - gguf
6
+ - quantized
7
+ - minerva
8
+ - ollama
9
+ - runpod
10
+ - fine-tuning
11
+ ---
12
+
13
+ # Minerva - Modelo afinado a partir de Mistral-7B
14
+
15
+ `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).
16
+
17
+ ---
18
+
19
+ ## Detalles Técnicos
20
+
21
+ - **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
24
+ - **Tamaño del modelo (quantized):** 7.2GB (`q8_0`)
25
+ - **Formato:** GGUF
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+ - **Conversión:** `llama.cpp` - `convert_hf_to_gguf.py`
27
+ - **Deployment:** [Ollama](https://ollama.com/) + WebUI
28
+ - **Framework de entrenamiento:** [Axolotl](https://github.com/OpenAccess-AI-Collective/axolotl)
29
+ - **Infraestructura:** RunPod + servidor local Ubuntu (4GB VRAM, 16GB RAM)
30
+
31
+ ---
32
+
33
+ ## Instrucciones para usarlo con Ollama
34
+
35
+ ```bash
36
+ ollama pull <usuario>/minerva
37
+ ollama run minerva
38
+ ```
39
+
40
+ O para registrar tu propia copia local:
41
+
42
+ ```Dockerfile
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+ # Modelfile
44
+ FROM model_q8_0.gguf
45
+ ```
46
+
47
+ Y luego:
48
+
49
+ ```bash
50
+ ollama create minerva -f Modelfile
51
+ ```
52
+
53
+ ---
54
+
55
+ ## Dataset
56
+
57
+ El dataset consta de ~480 ejemplos seleccionados y curados manualmente, con foco en:
58
+
59
+ - Preguntas y respuestas técnicas
60
+ - Instrucciones con estructura de pasos
61
+ - Personalización del estilo conversacional
62
+ - Se puede ver [aqui](https://huggingface.co/datasets/LeonSaia/minerva_lora).
63
+
64
+ ---
65
+
66
+ ## Objetivo
67
+
68
+ Minerva fue diseñado como asistente inteligente para automatizar tareas, responder con criterio técnico, y adaptarse a contextos personalizados (educación, desarrollo, cultura técnica local).
69
+
70
+ ---
71
+
72
+ ## Licencia
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+
74
+ MIT – Libre uso comercial, modificación y distribución.
75
+
76
+ ---
77
+
78
+ ## Contacto
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+
80
+ Desarrollado por [Leon Saia](https://leonsaia.com).
81
+ Para sugerencias o colaboración, contactame por GitHub o vía [mi blog](https://leonsaia.com/blog).