🌟 Awesky-Nano (Qwen 2.5 7B Engine)

ডেভেলপার (Creator): কে. এম. সানবীর ইসলাম (K.M. Sunbir Islam)
বেস মডেল (Base Model): Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
কোয়ান্টাইজেশন (Quantization): Q4_K_M (4-bit Medium, ~4.36 GB)
অবস্থান (Path): C:\Users\SUNPC\OneDrive\Pictures\New folder (4)

📌 পরিচিতি ও বিশেষত্ব (Overview)

Awesky-Nano হলো কে. এম. সানবীর ইসলাম কর্তৃক তৈরিকৃত একটি উচ্চ ক্ষমতাসম্পন্ন, আধুনিক এআই সহকারী। এর ব্যাকএন্ডে রয়েছে বিশ্বের অন্যতম শক্তিশালী ওপেন-সোর্স মডেল Qwen 2.5 7B, যা কোডিং, জটিল গাণিতিক যুক্তি, বিজ্ঞান, সাধারণ জ্ঞান এবং বহুভাষিক (বাংলা ও ইংরেজি) কথোপকথনে অসাধারণ দক্ষতা প্রদর্শন করে।

🛠️ পূর্ববর্তী সমস্যার সমাধান (Fixes & Improvements)

আগে ছোট 1B/2B মডেলে ফাইন-টিউনিংয়ের ওভারফিটিংয়ের কারণে প্রতিটি প্রশ্নে (যেমন: html, 1+1, ki) বারবার ক্রিয়েটরের নাম আওড়াতো এবং গণিতে ভুল করতো।
Awesky-Nano (7B Engine)-এ এটি সম্পূর্ণ সমাধান করা হয়েছে:

1. সঠিক আইডেন্টিটি: কে তৈরি করেছে বা নাম কী জানতে চাইলে স্পষ্ট ও গর্বের সাথে কে. এম. সানবীর ইসলামের নাম উল্লেখ করে।
2. নির্ভুল কোডিং ও গণিত: 1+1, 50+1151, অ্যালগরিদম বা কোডিং সম্পর্কিত প্রশ্নে সরাসরি নিখুঁত সমাধান দেয়।
3. সাবলীল বাংলা: চমৎকার ব্যাকরণসম্মত বাংলা এবং বিশ্বমানের ইংরেজিতে উত্তর দেয়।

🚀 কীভাবে ব্যবহার করবেন (How to Run)

১. এক-ক্লিকে পিসিতে চ্যাট করুন (1-Click Desktop Chat)

এই ফোল্ডারে থাকা run_awesky_nano.bat ফাইলটিতে ডাবল-ক্লিক করুন!

• এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে টার্মিনাল চালু করবে এবং রিয়েল-টাইম স্ট্রিমিং মোডে চ্যাট শুরু করবে।
• চ্যাট বন্ধ করতে টাইপ করুন: exit
• মেমোরি রিসেট করতে টাইপ করুন: clear

অথবা পাইথন দিয়ে চালান:

python chat_awesky_nano.py

২. Ollama দিয়ে ব্যবহার (Ollama Integration)

যদি আপনার পিসিতে Ollama ইনস্টল থাকে:

cd "C:\Users\SUNPC\OneDrive\Pictures\New folder (4)"
ollama create Awesky-Nano -f Modelfile
ollama run Awesky-Nano

৩. LM Studio বা Jan অ্যাপে ব্যবহার

1. LM Studio বা Jan ওপেন করুন।
2. Local Models অপশনে যান।
3. এই ফোল্ডার থেকে Awesky-Nano-Q4_K_M.gguf ফাইলটি সিলেক্ট করুন।
4. Prompt Template হিসেবে ChatML এবং System Prompt হিসেবে Modelfile-এর প্রম্পট ব্যবহার করুন।

৪. Kaggle / Colab GPU তে ফাইন-টিউনিং (Cloud GPU Training)

যদি আপনি ক্লাউডে মডেলটিকে আরও ট্রেইন করে সরাসরি আপনার Hugging Face রিপোজিটরি (awesky-020/Awesky-Nano)-তে আপলোড করতে চান:

1. Kaggle-এ নতুন একটি Notebook তৈরি করুন এবং GPU T4 x2 সিলেক্ট করুন।
2. এই ফোল্ডারের train_awesky_nano_kaggle.ipynb নোটবুকটি আপলোড করুন।
3. Run All চাপুন!
   • এটি মাত্র ১৫ মিনিটে QLoRA 4-bit দিয়ে ট্রেইনিং শেষ করে সরাসরি awesky-020/Awesky-Nano এ অ্যাডাপ্টার পুশ করে দেবে।

📂 ফোল্ডারের ফাইল পরিচিতি (File Structure)