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.

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

1. Скачай LM Studio для своей ОС.
2. Вкладка поиска (🔍) → введи: Fyrex12/Camanor
3. Выбери camanor-Q4_K_M.gguf → Download.
4. Открой чат → выбери загруженную модель.
5. 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/Camanor

Вариант 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 — Q4_K_M 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. 💙