Огромная база промптов для нейросетей

Как избежать ошибок с пробелами в chat-template-kwargs при использовании Qwen3.6

llama-server Программирование 12
CaptBrick

Автор промпта

@CaptBrick

Данный промпт поможет вам устранить проблему с некорректной работой параметра preserve_thinking из-за лишних пробелов в конфигурации. Убедитесь, что ваша настройка корректна, чтобы упростить отладку и повысить эффективность работы с Qwen3.6.

Как использовать этот промпт

"1. Скопируйте улучшенный промпт. 2. Замените [ПАРАМЕТР] на нужный параметр вашей настройки. 3. Замените [ПРОМПТ_ДЛЯ_ТЕСТИРОВАНИЯ] на конкретный промпт для теста счисления. 4. Получите структурированный ответ для дальнейшей отладки."

Пример ответа нейросети

""Ваша настройка chat-template-kwargs должна выглядеть следующим образом: chat-template-kwargs = {\"preserve_thinking\": true}. Если вы хотите протестировать свой промпт, попробуйте следующее: 'Подумайте о числе от 1 до 100, не говорите, какое это число, я собираюсь его угадать'. Если ваше число остается неизменным в процессе угадывания, тогда параметр работает корректно. Если нет, проверьте наличие лишних пробелов в конфигурации.""

Похожие промпты в категории «Программирование»

Идея расширения: llama-server с пользовательскими выборками

Этот промпт помогает разработчикам интегрировать пользовательскую логику выборки в llama-server, избегая необходимости поддерживать собственную версию. Он включает примеры и идеи для улучшения работы с сильно квантизованными моделями.

Смотреть

Как эффективно использовать старый GPU с 16ГБ VRAM

Этот промпт поможет вам оптимально использовать старый графический процессор совместно с новым. Узнайте, как наилучшим образом настроить конфигурацию для достижения максимальной производительности.

Смотреть

Как эффективно использовать старую видеокарту для улучшения производительности LLM

Этот промпт поможет вам оптимизировать использование видеокарт с 16ГБ VRAM и старых графических процессоров для работы с языковыми моделями. Узнайте, как правильно настроить LLM для достижения максимальной производительности.

Смотреть

Вы недавно смотрели

Сохранено в браузере
🍪

Мы используем Cookies и LocalStorage

Это необходимо, чтобы сохранять вашу Историю просмотров, подставлять ваши данные в Конструкторе и добавлять промпты в Избранное. Мы не передаем эти данные третьим лицам.