minerva

Minerva - Modelo afinado a partir de Mistral-7B

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

• Base Model: mistral-7b
• Técnica: Fine-tuning con LoRA
• Epochs: 3
• Tamaño del modelo (quantized): 7.2GB (q8_0)
• Formato: GGUF
• Conversión: llama.cpp - convert_hf_to_gguf.py
• Deployment: Ollama + WebUI
• Framework de entrenamiento: Axolotl
• Infraestructura: RunPod + servidor local Ubuntu (4GB VRAM, 16GB RAM)

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Instrucciones para usarlo con Ollama

ollama pull <usuario>/minerva
ollama run minerva

O para registrar tu propia copia local:

# Modelfile
FROM model_q8_0.gguf

Y luego:

ollama create minerva -f Modelfile

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Dataset

El dataset consta de ~480 ejemplos seleccionados y curados manualmente, con foco en:

• Preguntas y respuestas técnicas
• Instrucciones con estructura de pasos
• Personalización del estilo conversacional
• Se puede ver aqui.

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Objetivo

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

MIT – Libre uso comercial, modificación y distribución.

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Contacto

Desarrollado por Leon Saia.
Para sugerencias o colaboración, contactame por GitHub o vía mi blog.