FreedomGPT

LibertadGPT

Este es el repositorio oficial de la aplicación FreedomGPT. Está construido con Electron y React y permite a los usuarios ejecutar modelos LLM en su máquina local.

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Cómo contribuir

Requisitos previos

• Nodo.js
• git

Instalación rápida

git clone --recursive https://github.com/ohmplatform/FreedomGPT.git freedom-gpt
cd freedom-gpt
npx yarn install

Construyendo la biblioteca llama.cpp

macos

 cd llama.cpp
make

ventanas

• Descargue e instale CMake: https://cmake.org/download/
• Ejecute los siguientes comandos:

cd llama.cpp
cmake .
cmake -- build . -- config Release

Ahora debería tener una carpeta Release con un archivo main.exe dentro. Puede ejecutar este archivo para probar el cliente de chat.

Ejecutando la aplicación

Para ejecutar la aplicación, ejecute el siguiente comando en su terminal desde el directorio raíz del proyecto:

npx yarn start

Cambiar puertos

Si es necesario, los puertos se pueden cambiar en: src/ports.ts

Guía de instalación y configuración para Linux

Paquetes requeridos

Para comenzar, necesita instalar varios paquetes necesarios. Ejecute los siguientes comandos:

sudo apt install nodejs
sudo apt install yarn
sudo apt install git
sudo apt install make
sudo apt install g++
sudo apt install npm

Construya el proyecto

Navegue hasta el directorio del proyecto y constrúyalo:

 cd freedom-gpt/llama.cpp
make
cd ..
npm install
npm run
npm start

Uso

Trabajar con modelos Liberty Edge

Puede descargar manualmente los modelos de Liberty Edge y establecer las rutas a estos archivos desde la pantalla Modelos AI.

Ganancias mineras

Para habilitar las ganancias mineras, siga estos pasos:

1. Descargue la versión estática de XMRig Linux, solo para CPU desde xmrig.com/download
2. Extraiga el archivo y copie el binario xmrig al directorio freedom-gpt/miner/mac/fgptminer :

 # Assuming you have extracted xmrig in the current directory
cp xmrig freedom-gpt/miner/mac/fgptminer

Créditos

Este proyecto utiliza varios paquetes y bibliotecas de código abierto, sin los cuales este proyecto no habría sido posible:

"llama.cpp" - Biblioteca C++. https://github.com/ggerganov/llama.cpp

"LLAMA" de Facebook Research: un algoritmo de búsqueda de vecino más cercano aproximado a gran escala y de baja latencia. https://github.com/facebookresearch/llama

"Interfaz de usuario de Chatbot" - https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui

Nos gustaría expresar nuestro agradecimiento a los desarrolladores de estos paquetes y a sus colaboradores por poner su trabajo a disposición del público bajo licencias de código abierto. Sus contribuciones nos han permitido construir un proyecto más sólido y eficiente.

LICENCIA

Ver el archivo de LICENCIA.