is provided -r PROMPT, --reverse-prompt PROMPT halt generation at PROMPT, return control in interactive mode (can be specified more than once for multiple prompts) --no-display-prompt don't echo the prompt at generation time -n N, --n-predict N number of tokens to predict (default: -1, -1 = infinity, -2 = until context filled) --in-prefix-bos prefix BOS to user inputs, preceding the `--in-prefix` string --in-prefix STRING string to prefix user inputs with (default: empty) --in-suffix STRING string to suffix user inputs with (default: empty) --no-streaming disable streaming from model inference --memory-f32 use f32 instead of f16 for memory key+value (default: disabled) not recommended: doubles context memory usage and no measurable increase in quality --reverse-prompt-at {user,assistant} define if the reverse prompts should be checked at any prompt response by LLM (assistant) or user inputs (user) (default: user) --chatml run in chatml mode, use <|im_start|> and <|im_end|> tags --multiline-input multiline input - until or -r is provided --infill run in infill mode -
 prefix and  suffix markers for each prompt
  --embedding           output token embeddings (default: disabled)
  --escape              process prompt escapes sequences (\n, \r, \t, \', \", \\)
  --server              launch server listening on --host and --port
  --host HOST           ip address to listen (default: 127.0.0.1)
  --port PORT           port to listen (default: 8080)
  --upload              allow upload of models via the web UI
  --no-mmap             don't memory-map model (slower load but may reduce pageouts if not using mlock)
  --mlock               force system to keep model in RAM rather than swapping or compressing
  --madvise-huge        call madvise with MADV_HUGEPAGE to potentially reduce page table overhead. Warning - this may increase total memory usage.
  --use-mmap            use mmap for faster loads (default: enabled)
  --numa                attempt optimizations that help on some NUMA systems
                        if run without this previously, it may be necessary to drop the system page cache before using this
                        see https://github.com/ggerganov/llama.cpp/issues/1437
  --embedding           output token embeddings (default: disabled)
  --progress            show progress bar during computation (default: enabled)
  --no-progress         hide progress bar during computation
  --system PROMPT       system prompt in chat mode (default: empty)
  --color               colorise output to terminal (default: enabled)
  --no-color            disable colorised output to terminal
  -cml, --chatml        run in chatml mode, use <|im_start|> and <|im_end|> tags

```

The error seems to be I have an -e option that isn't recognized, even though in the docs it says -e should escape the prompt escape sequences.

What am I doing wrong?">
  
  
  
  
  
  
  
  

  
  
  
   is provided
  -r PROMPT, --reverse-prompt PROMPT
                        halt generation at PROMPT, return control in interactive mode
                        (can be specified more than once for multiple prompts)
  --no-display-prompt   don't echo the prompt at generation time
  -n N, --n-predict N   number of tokens to predict (default: -1, -1 = infinity, -2 = until context filled)
  --in-prefix-bos       prefix BOS to user inputs, preceding the `--in-prefix` string
  --in-prefix STRING    string to prefix user inputs with (default: empty)
  --in-suffix STRING    string to suffix user inputs with (default: empty)
  --no-streaming        disable streaming from model inference
  --memory-f32          use f32 instead of f16 for memory key+value (default: disabled)
                        not recommended: doubles context memory usage and no measurable increase in quality
  --reverse-prompt-at {user,assistant}
                        define if the reverse prompts should be checked at any prompt response
                        by LLM (assistant) or user inputs (user) (default: user)
  --chatml              run in chatml mode, use <|im_start|> and <|im_end|> tags
  --multiline-input     multiline input - until  or -r is provided
  --infill              run in infill mode - 
 prefix and  suffix markers for each prompt
  --embedding           output token embeddings (default: disabled)
  --escape              process prompt escapes sequences (\n, \r, \t, \', \", \\)
  --server              launch server listening on --host and --port
  --host HOST           ip address to listen (default: 127.0.0.1)
  --port PORT           port to listen (default: 8080)
  --upload              allow upload of models via the web UI
  --no-mmap             don't memory-map model (slower load but may reduce pageouts if not using mlock)
  --mlock               force system to keep model in RAM rather than swapping or compressing
  --madvise-huge        call madvise with MADV_HUGEPAGE to potentially reduce page table overhead. Warning - this may increase total memory usage.
  --use-mmap            use mmap for faster loads (default: enabled)
  --numa                attempt optimizations that help on some NUMA systems
                        if run without this previously, it may be necessary to drop the system page cache before using this
                        see https://github.com/ggerganov/llama.cpp/issues/1437
  --embedding           output token embeddings (default: disabled)
  --progress            show progress bar during computation (default: enabled)
  --no-progress         hide progress bar during computation
  --system PROMPT       system prompt in chat mode (default: empty)
  --color               colorise output to terminal (default: enabled)
  --no-color            disable colorised output to terminal
  -cml, --chatml        run in chatml mode, use <|im_start|> and <|im_end|> tags

```

The error seems to be I have an -e option that isn't recognized, even though in the docs it says -e should escape the prompt escape sequences.

What am I doing wrong?">
  
  
   is provided
  -r PROMPT, --reverse-prompt PROMPT
                        halt generation at PROMPT, return control in interactive mode
                        (can be specified more than once for multiple prompts)
  --no-display-prompt   don't echo the prompt at generation time
  -n N, --n-predict N   number of tokens to predict (default: -1, -1 = infinity, -2 = until context filled)
  --in-prefix-bos       prefix BOS to user inputs, preceding the `--in-prefix` string
  --in-prefix STRING    string to prefix user inputs with (default: empty)
  --in-suffix STRING    string to suffix user inputs with (default: empty)
  --no-streaming        disable streaming from model inference
  --memory-f32          use f32 instead of f16 for memory key+value (default: disabled)
                        not recommended: doubles context memory usage and no measurable increase in quality
  --reverse-prompt-at {user,assistant}
                        define if the reverse prompts should be checked at any prompt response
                        by LLM (assistant) or user inputs (user) (default: user)
  --chatml              run in chatml mode, use <|im_start|> and <|im_end|> tags
  --multiline-input     multiline input - until  or -r is provided
  --infill              run in infill mode - 
 prefix and  suffix markers for each prompt
  --embedding           output token embeddings (default: disabled)
  --escape              process prompt escapes sequences (\n, \r, \t, \', \", \\)
  --server              launch server listening on --host and --port
  --host HOST           ip address to listen (default: 127.0.0.1)
  --port PORT           port to listen (default: 8080)
  --upload              allow upload of models via the web UI
  --no-mmap             don't memory-map model (slower load but may reduce pageouts if not using mlock)
  --mlock               force system to keep model in RAM rather than swapping or compressing
  --madvise-huge        call madvise with MADV_HUGEPAGE to potentially reduce page table overhead. Warning - this may increase total memory usage.
  --use-mmap            use mmap for faster loads (default: enabled)
  --numa                attempt optimizations that help on some NUMA systems
                        if run without this previously, it may be necessary to drop the system page cache before using this
                        see https://github.com/ggerganov/llama.cpp/issues/1437
  --embedding           output token embeddings (default: disabled)
  --progress            show progress bar during computation (default: enabled)
  --no-progress         hide progress bar during computation
  --system PROMPT       system prompt in chat mode (default: empty)
  --color               colorise output to terminal (default: enabled)
  --no-color            disable colorised output to terminal
  -cml, --chatml        run in chatml mode, use <|im_start|> and <|im_end|> tags

```

The error seems to be I have an -e option that isn't recognized, even though in the docs it says -e should escape the prompt escape sequences.

What am I doing wrong?">
  
  

  
  
  
   is provided
  -r PROMPT, --reverse-prompt PROMPT
                        halt generation at PROMPT, return control in interactive mode
                        (can be specified more than once for multiple prompts)
  --no-display-prompt   don't echo the prompt at generation time
  -n N, --n-predict N   number of tokens to predict (default: -1, -1 = infinity, -2 = until context filled)
  --in-prefix-bos       prefix BOS to user inputs, preceding the `--in-prefix` string
  --in-prefix STRING    string to prefix user inputs with (default: empty)
  --in-suffix STRING    string to suffix user inputs with (default: empty)
  --no-streaming        disable streaming from model inference
  --memory-f32          use f32 instead of f16 for memory key+value (default: disabled)
                        not recommended: doubles context memory usage and no measurable increase in quality
  --reverse-prompt-at {user,assistant}
                        define if the reverse prompts should be checked at any prompt response
                        by LLM (assistant) or user inputs (user) (default: user)
  --chatml              run in chatml mode, use <|im_start|> and <|im_end|> tags
  --multiline-input     multiline input - until  or -r is provided
  --infill              run in infill mode - 
 prefix and  suffix markers for each prompt
  --embedding           output token embeddings (default: disabled)
  --escape              process prompt escapes sequences (\n, \r, \t, \', \", \\)
  --server              launch server listening on --host and --port
  --host HOST           ip address to listen (default: 127.0.0.1)
  --port PORT           port to listen (default: 8080)
  --upload              allow upload of models via the web UI
  --no-mmap             don't memory-map model (slower load but may reduce pageouts if not using mlock)
  --mlock               force system to keep model in RAM rather than swapping or compressing
  --madvise-huge        call madvise with MADV_HUGEPAGE to potentially reduce page table overhead. Warning - this may increase total memory usage.
  --use-mmap            use mmap for faster loads (default: enabled)
  --numa                attempt optimizations that help on some NUMA systems
                        if run without this previously, it may be necessary to drop the system page cache before using this
                        see https://github.com/ggerganov/llama.cpp/issues/1437
  --embedding           output token embeddings (default: disabled)
  --progress            show progress bar during computation (default: enabled)
  --no-progress         hide progress bar during computation
  --system PROMPT       system prompt in chat mode (default: empty)
  --color               colorise output to terminal (default: enabled)
  --no-color            disable colorised output to terminal
  -cml, --chatml        run in chatml mode, use <|im_start|> and <|im_end|> tags

```

The error seems to be I have an -e option that isn't recognized, even though in the docs it says -e should escape the prompt escape sequences.

What am I doing wrong?">
  
  

  
  
  
  
  
  
  
  
    
      
        
      
    
      
        
      
    
      
        
      
    
      
        
      
    
      
        
      
    
      
        
      
    
      
        
      
    
      
        
      
    
      
        
      
    
      
        
      
    
      
        
      
    
      
        
      
    
      
        
      
    
      
        
      
    
      
    
      
        
      
    
      
        
      
    
  

  
  

  

  

  
  
  
  
  
  
  
  
  

  
    
    
    
  

  








Effektivisering av produktionen: Kunskapshanteringens roll!
End File# ericmelz/claude-cookbook
Human: i'm trying to setup a local language model with llama.cpp using the following prompts, but i'm getting an error when trying to load the llama.cpp executable:

1. first i compile the code with 
```
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make
```

then I setup the model
```
mkdir models
wget https://huggingface.co/TheBloke/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF/resolve/main/tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q4_K_M.gguf -O models/tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q4_K_M.gguf
```

But when I try to execute llama.cpp, I'm getting a bunch of errors saying:
```
./main -m ./models/tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q4_K_M.gguf -p is provided -r PROMPT, --reverse-prompt PROMPT halt generation at PROMPT, return control in interactive mode (can be specified more than once for multiple prompts) --no-display-prompt don't echo the prompt at generation time -n N, --n-predict N number of tokens to predict (default: -1, -1 = infinity, -2 = until context filled) --in-prefix-bos prefix BOS to user inputs, preceding the `--in-prefix` string --in-prefix STRING string to prefix user inputs with (default: empty) --in-suffix STRING string to suffix user inputs with (default: empty) --no-streaming disable streaming from model inference --memory-f32 use f32 instead of f16 for memory key+value (default: disabled) not recommended: doubles context memory usage and no measurable increase in quality --reverse-prompt-at {user,assistant} define if the reverse prompts should be checked at any prompt response by LLM (assistant) or user inputs (user) (default: user) --chatml run in chatml mode, use <|im_start|> and <|im_end|> tags --multiline-input multiline input - until or -r is provided --infill run in infill mode -
 prefix and  suffix markers for each prompt
  --embedding           output token embeddings (default: disabled)
  --escape              process prompt escapes sequences (\n, \r, \t, \', \", \\)
  --server              launch server listening on --host and --port
  --host HOST           ip address to listen (default: 127.0.0.1)
  --port PORT           port to listen (default: 8080)
  --upload              allow upload of models via the web UI
  --no-mmap             don't memory-map model (slower load but may reduce pageouts if not using mlock)
  --mlock               force system to keep model in RAM rather than swapping or compressing
  --madvise-huge        call madvise with MADV_HUGEPAGE to potentially reduce page table overhead. Warning - this may increase total memory usage.
  --use-mmap            use mmap for faster loads (default: enabled)
  --numa                attempt optimizations that help on some NUMA systems
                        if run without this previously, it may be necessary to drop the system page cache before using this
                        see https://github.com/ggerganov/llama.cpp/issues/1437
  --embedding           output token embeddings (default: disabled)
  --progress            show progress bar during computation (default: enabled)
  --no-progress         hide progress bar during computation
  --system PROMPT       system prompt in chat mode (default: empty)
  --color               colorise output to terminal (default: enabled)
  --no-color            disable colorised output to terminal
  -cml, --chatml        run in chatml mode, use <|im_start|> and <|im_end|> tags

```

The error seems to be I have an -e option that isn't recognized, even though in the docs it says -e should escape the prompt escape sequences.

What am I doing wrong?" 
             class="w-full h-auto rounded-lg shadow-lg object-cover"
             style="max-height: 500px;">
      
Best Practices Manufacturing

Streamlining the Production: Role of Knowledge Management!

Tanya A Mishra

Tanya A Mishra

March 13, 2024

Ta reda på hur ett innovativt kunskapshanteringssystem som Docsie radikalt kan förändra hela din tillverkningsprocess genom att göra den mer produktiv, stärka arbetsstyrkan och ständigt utvecklas


Share this article:

Strömlinjeformade processer och kunskapsöverföring: Grundstenarna i tillverkning

Strömlinjeformade processer och kunskapsöverföring är grundstenarna i tillverkningsindustrin. I dagens moderna tid med fluktuerande dynamik kräver förmågan att stå emot hård konkurrens en gedigen kunskapshanteringsstrategi. Men vad är egentligen kunskapshantering och vilka fördelar ger det tillverkningssektorn?

Grunderna i kunskapshantering

Kunskapshantering (Knowledge Management, KM) handlar om att skapa, lagra, överföra och använda kunskap och information inom en organisation. Inom tillverkning innebär detta att fånga den kollektiva expertisen från hela personalstyrkan – från erfarna veteraner till nyanställda – och göra den tillgänglig för alla.

Den höga kostnaden för fragmenterad kunskap inom tillverkning

Föreställ dig en situation där varje nyanställd på produktionslinjen måste lära sig allt genom erfarenhet eller via kollegor som inte fått ordentlig information. Detta innebär inte bara att tid och resurser används fel, utan ökar också risken för misstag när information finns utspridd överallt. Enligt forskning har företag med bristfällig kunskapshantering en högre grad av omarbete, vilket leder till betydande ekonomiska förluster.

Ett kunskapshanteringssystem: Den saknade pusselbiten

Ett välimplementerat kunskapshanteringssystem (KBMS) eliminerar dessa kunskapssilos genom att centralisera viktig information på en enda, lättillgänglig plattform. Här är en översikt över fördelarna i en omfattande tabell.

Fördel Beskrivning Påverkan Kostnad
Minskad omarbetningsgrad Standardiserade procedurer och lättillgänglig kunskap minimerar fel och inkonsekvenser. Ökad produktkvalitet, effektivitet och minskat svinn. Investering i KBMS, innehållsskapande och användarutbildning.
Effektivare utbildning Nyanställda kan lära sig från lättillgängliga resurser, vilket minskar introduktionstid och tillhörande kostnader. Kortare utbildningstid, bättre personalkvarhållning och snabbare kunskapsöverföring. Kostnader för innehållsskapande och underhåll.
Förbättrad problemlösning Enkel tillgång till kunskap ger medarbetare möjlighet att självständigt felsöka problem och minimera driftstopp. Ökad produktivitet, förbättrad lösningsgrad vid första kontakt och minskat beroende av seniora medarbetare. Utbildning i effektiv kunskapsanvändning och felsökningstekniker.
Samarbetsbaserad kunskapsdelning En centraliserad plattform underlättar kunskapsutbyte och främjar kontinuerlig förbättring. Förbättrad innovation, identifiering av bästa praxis och kollektiv problemlösningsförmåga. Främjande av en kunskapsdelningskultur och incitament för bidrag.
Förbättrad kommunikation och kunskapsöverföring Flerspråkigt stöd säkerställer tydlig kommunikation mellan olika team. Färre fel på grund av missförstånd och förbättrat samarbete i en globaliserad miljö. Kostnader för flerspråkigt innehåll och underhåll.
Offlinetillgång till information Kritisk kunskap förblir tillgänglig även i områden med begränsad internetuppkoppling. Förbättrat beslutsfattande vid behov och färre störningar på grund av anslutningsproblem. Potentiella kostnader för offlineinnehållshantering och synkronisering.

Docsie: Din kraftfulla kunskapshanteringslösning

Med Docsie, ett kunskapshanteringssystem utformat för tillverkare, kan du förbättra organisationen av verksamheten och utnyttja den fulla kraften i kunskapshantering.

Som Philippe, VD för Docsie, uttrycker det:

"Tillverkningsföretag behöver ett sätt att skapa produktmanualer i stor skala. Vi ser företag använda Docsie på monteringslinjer och för att publicera produktutbildningsportaler för sina användare. Vi ser också många kunder som använder Docsie för att producera utskriftsvänliga användarmanualer och webbanvändarmanualer från samma datakälla, och det är vad Docsie utmärker sig i."

Docsie stärker kunskapshantering inom tillverkning på flera sätt:

1. Centraliserat kunskapshanteringssystem:

Docsie fungerar som en samlingsplats för all tillverkningsrelaterad information, inklusive procedurer, diagnostikmanualer, bästa praxis och säkerhetsprotokoll. Detta eliminerar behovet att leta genom dokument lagrade på flera delade enheter och beroendet av föråldrad information.

2. Enkel innehållsskapande och redigering:

Docsies användarvänliga gränssnitt gör att alla med rätt behörighet kan skriva, redigera och uppdatera kunskapsartiklar, vilket håller informationen korrekt och aktuell. Detta ger specialister och medarbetare på frontlinjen möjlighet att direkt bidra med sin kunskap och expertis.

3. Flerspråkigt stöd:

Docsie kan nå en global publik genom flerspråkigt stöd som möjliggör tydlig kommunikation, överbryggar språkklyftor och underlättar kunskapsöverföring mellan olika team – särskilt viktigt i dagens globaliserade tillverkningssfär.

4. Offlinetillgång:

Docsie gör det möjligt för användare att få tillgång till kunskapsbasens innehåll offline, när och var som helst. Detta säkerställer att information förblir tillgänglig även i områden med begränsad internetanslutning, vilket är avgörande för produktionslinjer och team som arbetar på avlägsna platser.

Bortom grunderna: Optimera din kunskapshanteringsstrategi

Beyond the Basics: Optimizing Your Knowledgebase Management Strategy

Medan ett KBMS som Docsie ger en kraftfull grund, här är några bästa praxis för att optimera din kunskapshanteringsstrategi:

1. Investera i användarutbildning: Uppmuntra medarbetare att faktiskt använda kunskapsbasen genom att erbjuda omfattande utbildning och löpande support. Detta skapar en känsla av ägandeskap och ger dem självförtroende att utnyttja systemet fullt ut.

2. Främja en kultur av kunskapsdelning: Skapa en samarbetsinriktad arbetsmiljö som stödjer en delningskultur där varje medarbetare känner sig fri att dela sin expertis och lära av andra. Detta kan uppnås genom olika interna kunskapsdelningsinitiativ, belöningsprogram för värdefulla bidrag och genom att uppmuntra öppen kommunikation mellan team.

3. Samla regelbunden feedback: Få regelbundet feedback från dina användare om kunskapsbasens innehåll och den övergripande användarupplevelsen. Detta hjälper till att identifiera förbättringsområden och säkerställer att kunskapsbasen förblir relevant för arbetsstyrkans föränderliga behov.

4. Integrera med befintliga system: Skapa gränssnitt mellan KBMS och andra system för kunskapshantering inom tillverkning, som ERP och PLM-mjukvara. Detta ger en mer heltäckande bild av verksamheten och förbättrar informationsflödet.

Slutsats: Kunskapshantering – nyckeln till framgång inom tillverkning

Genom tiderna har kunskap varit den största tillgången, men på dagens konkurrensutsatta marknad har kunskapshantering blivit ännu viktigare. Genom att implementera en robust kunskapshanteringsstrategi och använda ett kraftfullt KBMS som Docsie kan du:

1. Öka effektivitet och produktivitet: Förenklade processer, förbättrad utbildning och snabb problemlösning ger medarbetarna möjlighet att prestera bättre och arbeta mer produktivt.

2. Förbättra produktkvalitet: Konsekvent efterlevnad av standardiserade rutiner är det bästa sättet att undvika misstag och upprätthålla en jämn produktkvalitet.

3. Stärka din arbetsstyrka: Tillgång till en gemensam kunskapsbas främjar självständighet och förmågan hos medarbetarna att fatta välgrundade beslut.

4. Främja kontinuerlig förbättring: En samarbetskultur för kunskapsdelning förenklar lärandet och driver innovation, vilket håller dina tillverkningsprocesser i framkant i en ständigt föränderlig värld.

Redo att utforska kunskapshanteringssystemet som effektivt kommer att driva tillverkningsprocessen i din bransch?

Docsie erbjuder en gratis provversion där du kan se fördelarna med ett kunskapshanteringssystem. Ta kontroll över tillverkningskunskapen och se effektiviteten öka.

Related Articles

Ready to Transform Your Documentation?

Discover how Docsie's powerful platform can streamline your content workflow. Book a personalized demo today!

Book Your Free Demo
4.8 Stars (100+ Reviews)
Tanya A Mishra

Tanya A Mishra

https://cdn.docsie.io/workspace_PfNzfGj3YfKKtTO4T/doc_QiqgSuNoJpspcExF3/file_p1X4gXS3n0rCHYuaE/1f3f5f57-d8e2-7978-faef-0b9fe89f3e4btanya_pic.jpg