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b84e5a0

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- multilingual
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license: mit
library_name: sentence-transformers
tags:
- korean
- sentence-transformers
- transformers
- multilingual
- sentence-similarity
- feature-extraction
- llama-cpp
- gguf-my-repo
base_model: upskyy/e5-large-korean
datasets: []
metrics:
- pearson_cosine
- spearman_cosine
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- spearman_max
widget:
- source_sentence: 이집트 군대가 형제애를 단속하다
  sentences:
  - 이집트의 군대가 무슬림 형제애를 단속하다
  - 아르헨티나의 기예르모 코리아와 네덜란드의 마틴 버커크의 또 다른 준결승전도 매력적이다.
  - 그것이 사실일 수도 있다고 생각하는 것은 재미있다.
- source_sentence: 오, 그리고 다시 결혼은 근본적인 인권이라고 주장한다.
  sentences:
  - 특히 결혼은 근본적인 인권이라고 말한 후에.
  - 해변에 있는 흑인과 그의 개...
  - 이란은 핵 프로그램이 평화적인 목적을 위한 것이라고 주장한다
- source_sentence: 조지 샤힌은 안데르센 컨설팅 사업부에서 일했다.
  sentences:
  - 112건의 퇴거를 예방하거나 미연에 방지하여 151,619달러의 피난처 비용과 그들이 실향민이 되었을 때 가족들이 겪는 혼란을 덜어주었다.
  - 안데르센 컨설팅은 여전히 번창하는 사업이다.
  - 이것은 내가 영국의 아서 안데르센 사업부의 파트너인 짐 와디아를 아서 안데르센 경영진이 선택한 것보다 래리 웨인바흐를 안데르센 월드와이드의
    경영 파트너로 승계하기 위해 안데르센 컨설팅 사업부(현재의 엑센츄어라고 알려져 있음)의 전 관리 파트너인 조지 샤힌에 대한 지지를 표명했을
    때 가장 명백했다.
- source_sentence: 그 표는 주요 경제 정보를 보여준다.
  sentences:
  - 표는 모집단 밀도를 나타냅니다.
  - 아이들이 야외에서 놀고 있다.
  - 표 3은 배출량 감소가 개인 소비와 국내총생산(GDP)의 다른 구성 요소에 미치는 영향을 비교하기 위해 2010년의 주요 거시경제 데이터를
    요약한 것이다.
- source_sentence: 안경을 쓴 나이든 남자가 바닥에 누워 갓난아기와 장난감 소방차를 가지고 놀고 있다.
  sentences:
  - 긴 검은 머리와 초록색 탱크톱을 가진 남자가 손가락을 보고 있다.
  - 안경을 쓴 남자는 원숭이이고 아기 원숭이와 놀고 있다.
  - 안경을 쓴 남자가 바닥에 누워 놀고 있다.
pipeline_tag: sentence-similarity
model-index:
- name: upskyy/e5-large-korean
  results:
  - task:
      type: semantic-similarity
      name: Semantic Similarity
    dataset:
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      type: sts-dev
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      name: Spearman Max
---

# hongkeon/e5-large-korean-Q8_0-GGUF
This model was converted to GGUF format from [`upskyy/e5-large-korean`](https://huggingface.co/upskyy/e5-large-korean) using llama.cpp via the ggml.ai's [GGUF-my-repo](https://huggingface.co/spaces/ggml-org/gguf-my-repo) space.
Refer to the [original model card](https://huggingface.co/upskyy/e5-large-korean) for more details on the model.

## Use with llama.cpp
Install llama.cpp through brew (works on Mac and Linux)

```bash
brew install llama.cpp

```
Invoke the llama.cpp server or the CLI.

### CLI:
```bash
llama-cli --hf-repo hongkeon/e5-large-korean-Q8_0-GGUF --hf-file e5-large-korean-q8_0.gguf -p "The meaning to life and the universe is"
```

### Server:
```bash
llama-server --hf-repo hongkeon/e5-large-korean-Q8_0-GGUF --hf-file e5-large-korean-q8_0.gguf -c 2048
```

Note: You can also use this checkpoint directly through the [usage steps](https://github.com/ggerganov/llama.cpp?tab=readme-ov-file#usage) listed in the Llama.cpp repo as well.

Step 1: Clone llama.cpp from GitHub.
```
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
```

Step 2: Move into the llama.cpp folder and build it with `LLAMA_CURL=1` flag along with other hardware-specific flags (for ex: LLAMA_CUDA=1 for Nvidia GPUs on Linux).
```
cd llama.cpp && LLAMA_CURL=1 make
```

Step 3: Run inference through the main binary.
```
./llama-cli --hf-repo hongkeon/e5-large-korean-Q8_0-GGUF --hf-file e5-large-korean-q8_0.gguf -p "The meaning to life and the universe is"
```
or 
```
./llama-server --hf-repo hongkeon/e5-large-korean-Q8_0-GGUF --hf-file e5-large-korean-q8_0.gguf -c 2048
```