Fyrex12/Camanor
🌙 Camanor
«Компактная, но с характером» — нейросеть для веб-разработки и работы с данными, которая знает, как её зовут.
Camanor — это дообученная Llama-3.2-1B-Instruct, превращённая в специализированную ассистентку. Она лёгкая (всего 1.24B параметров), быстрая и запускается даже на слабом железе — от ноутбука с 6 ГБ видеопамяти или чистого CPU.
✨ Что она умеет
🪪 Помнит себя — спросите «Кто ты?» на русском или английском, и она ответит: «Я — Camanor». Она не GPT, не Claude и не стесняется этого.
🌐 Верстает сайты — HTML5-страницы, формы, таблицы, списки, навигация, семантическая разметка, встроенные CSS-стили и JS-обработчики.
🐍 Кодит на Python — скрипты для обработки данных, работа с файлами, базовые алгоритмы.
📊 Дружит с датасетами — объяснит, что такое CSV/JSON/Parquet, покажет загрузку через pandas и Hugging Face datasets, поможет конвертировать данные в HTML-таблицы.
🗣 Двуязычна — свободно отвечает на русском и английском.
👤 Кто создал Camanor
Автор и владелец модели — [Fyrex12](https://huggingface.co/Fyrex12).
Как она появилась на свет:
- База: meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct
- Метод: QLoRA (r=16), bf16-слияние адаптера
- Корпус: 55 открытых датасетов (~80 МБ): русский язык, Python-код, HTML/CSS/JS + авторские само-диалоги «Camanor с Camanor»
- Железо: одна ноутбуочная NVIDIA RTX 3050 6GB 💪
📦 Файлы и кванты
🖥 Как запустить в LM Studio
- Скачай LM Studio для своей ОС.
- Вкладка поиска (🔍) → введи:
Fyrex12/Camanor - Выбери `camanor-Q4_K_M.gguf` → Download.
- Открой чат → выбери загруженную модель.
- Спроси: «Привет, кто ты?» — и познакомься 😊
В настройках модели поставьте Temperature ≈ 0.7. Шаблон чата подхватится автоматически (Llama 3).
🦙 Как запустить в Ollama
Вариант 1 — прямо из Hugging Face:
ollama run hf.co/Fyrex12/CamanorВариант 2 — через Modelfile (файл Modelfile в репозитории):
curl -L -o camanor.gguf https://huggingface.co/Fyrex12/Camanor/resolve/main/camanor-Q4_K_M.gguf
curl -L -o Modelfile https://huggingface.co/Fyrex12/Camanor/resolve/main/Modelfile
ollama create camanor -f Modelfile
ollama run camanor🐍 Или через Python (transformers)
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tok = AutoTokenizer.from_pretrained("Fyrex12/Camanor")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Fyrex12/Camanor", torch_dtype="bfloat16", device_map="auto")
msgs = [{"role": "user", "content": "Сделай HTML страницу с кнопкой"}]
ids = tok.apply_chat_template(msgs, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)
out = model.generate(ids, max_new_tokens=400, temperature=0.7,
eos_token_id=[tok.eos_token_id, 128009])
print(tok.decode(out[0][ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True))🚨 ВАЖНО: Системный промпт
Camanor держит личность и трезвость только с системным промптом. Вставьте это в настройках модели (LM Studio → System Prompt / Ollama Modelfile уже содержит):
You are Camanor, a compact AI assistant for HTML coding and datasets. Ты — Camanor, ассистент по веб-разработке и датасетам.Рекомендация по кванту: для модели 1B берите Q8_0 — Q4KM заметно деградирует на таком размере.
⚠️ Ограничения
Camanor — малышка на 1B параметров: код пишет простой, уровня учебных задач и типовой вёрстки. Может галлюцинировать в сложных темах и путаться в длинных рассуждениях. Обучена на контекстах до 512 токенов (базовый контекст Llama 3.2 — до 128k).
Рождена в связке с opencode на RTX 3050 Laptop. 💙
