First

CMakeLists.txt

@@ -1,22 +1,18 @@
 cmake_minimum_required(VERSION 3.20)
 project(Xenith)
 
-set(CMAKE_CXX_STANDARD 17) # В Makefile указан c++17
+set(CMAKE_CXX_STANDARD 17)
 set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)
 
-# Опции компиляции из твоего Makefile
-# Для Debug сборки CLion обычно сам добавляет -O0 -g, но можно форсировать
 if(CMAKE_BUILD_TYPE STREQUAL "Debug")
     set(CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG "-O1 -g -fsanitize=address,undefined")
     set(CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS_DEBUG "-fsanitize=address,undefined")
 else()
-    set(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE "-O3 -march=native -ffast-math -funroll-loops")
+    set(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE "-O3 -ffast-math -funroll-loops")
 endif()
 
-# Добавляем предупреждения
 add_compile_options(-Wall -Wextra -Wno-unused-parameter)
 
-# Список исходных файлов из твоего Makefile
 set(SOURCES
         main.cpp
         xenith/core/model.cpp

README.md

@@ -3,11 +3,6 @@
 Трансформер на чистом C++: обучение и генерация текста на CPU, без внешних
 зависимостей. Всё в одном бинарнике.
 
-```
-make          # собрать  -> bin/xenith
-./bin/xenith --help
-```
-
 ## Что внутри
 
 Архитектура — как у LLaMA: pre-norm, RMSNorm, RoPE, SwiGLU, связанные
@@ -28,15 +23,15 @@ make          # собрать  -> bin/xenith
 
 ```bash
 # 1) собрать модель из своего текста
-./bin/xenith new models/my.xnh --corpus data.txt \
+./bin/Xenith new models/my.xnh --corpus data.txt \
     --vocab 512 --embd 128 --layers 6 --heads 8 --ctx 256
 
 # 2) обучить
-./bin/xenith train models/my.xnh --corpus data.txt \
+./bin/Xenith train models/my.xnh --corpus data.txt \
     --out models/my_trained.xnh --steps 5000 --batch 16 --lr 3e-4
 
 # 3) сгенерировать
-./bin/xenith gen models/my_trained.xnh --prompt "Привет" --n 200 --temp 0.8
+./bin/Xenith gen models/my_trained.xnh --prompt "Привет" --n 200 --temp 0.8
 ```
 
 ## Команды
@@ -105,9 +100,9 @@ make          # собрать  -> bin/xenith
 ### info / gradcheck / bench
 
 ```bash
-./bin/xenith info models/my.xnh        # конфигурация и словарь
-./bin/xenith gradcheck                 # градиенты против численных
-./bin/xenith bench models/my.xnh       # скорость
+./bin/Xenith info models/my.xnh        # конфигурация и словарь
+./bin/Xenith gradcheck                 # градиенты против численных
+./bin/Xenith bench models/my.xnh       # скорость
 ```
 
 `gradcheck` стоит запускать после любой правки в `model.cpp` / `backward.cpp` —

main.cpp

@@ -77,12 +77,13 @@ static void usage() {
   xenith <команда> [опции]
 
 КОМАНДЫ
-  new      создать новую модель из корпуса
-  train    обучить существующую модель
-  gen      сгенерировать текст
-  info     показать конфигурацию модели
-  gradcheck  проверить градиенты численно
-  bench    замерить скорость форварда и шага обучения
+  new               создать новую модель из корпуса
+  train             обучить существующую модель
+  gen               сгенерировать текст
+  info              показать конфигурацию модели
+  gradcheck         проверить градиенты численно
+  bench             замерить скорость форварда и шага обучения
+  ollama            запустьтить сервер с api ollama
 
 ПРИМЕРЫ
   xenith new model.xnh --corpus data.txt --vocab 512 --embd 64 --layers 4 --heads 4
@@ -131,6 +132,10 @@ static void usage() {
   --no-stream        не печатать в процессе
   --batch "a;b;c"    несколько промптов через ;
   --show-tokens      показать id токенов
+
+ОПЦИИ ollama
+  --port PORT       порт на котором будет открыт сервер
+  --conf NAME.conf
 )");
 }
 
@@ -297,6 +302,53 @@ static int cmd_bench(const Args& a) {
     return run_bench(ck, a.geti("iters", 20), a.geti("block", 64));
 }
 
+static int cmd_ollama(const Args& a) {
+    if (a.pos.empty()) { fprintf(stderr, "gen: укажите файл модели\n"); return 1; }
+    Checkpoint ck;
+    std::string err;
+    if (!load_checkpoint(a.pos[0], ck, err)) { fprintf(stderr, "gen: %s\n", err.c_str()); return 1; }
+
+    GenConfig gc;
+    gc.max_new_tokens = a.geti("n", 200);
+    gc.temperature    = a.getf("temp", 0.8f);
+    gc.top_k          = a.geti("top-k", 40);
+    gc.top_p          = a.getf("top-p", 0.95f);
+    gc.seed           = a.geti("seed", -1);
+    gc.stream         = !a.has("no-stream");
+
+    if (a.has("batch")) {
+        std::vector<std::string> prompts;
+        std::string s = a.get("batch");
+        size_t start = 0;
+        while (start <= s.size()) {
+            size_t p = s.find(';', start);
+            if (p == std::string::npos) { prompts.push_back(s.substr(start)); break; }
+            prompts.push_back(s.substr(start, p - start));
+            start = p + 1;
+        }
+        gc.stream = false;
+        std::vector<std::string> outs = generate_batch(ck.params, ck.tok, prompts, gc);
+        for (size_t i = 0; i < outs.size(); ++i) {
+            printf("=== промпт %zu: %s\n%s\n\n", i + 1, prompts[i].c_str(), outs[i].c_str());
+        }
+        return 0;
+    }
+
+    std::string prompt = a.get("prompt", "");
+    if (a.pos.size() > 1) prompt = a.pos[1];
+
+    std::vector<int> ids;
+    std::string text = generate(ck.params, ck.tok, prompt, gc, &ids);
+
+    if (a.has("show-tokens")) {
+        printf("\n--- токены (%zu) ---\n", ids.size());
+        for (size_t i = 0; i < ids.size(); ++i)
+            printf("%d ", ids[i]);
+        printf("\n");
+    }
+    return 0;
+}
+
 int main(int argc, char** argv) {
     if (argc < 2) { usage(); return 1; }
     const std::string cmd = argv[1];
@@ -309,6 +361,7 @@ int main(int argc, char** argv) {
     if (cmd == "info")      return cmd_info(a);
     if (cmd == "gradcheck") return cmd_gradcheck(a);
     if (cmd == "bench")     return cmd_bench(a);
+    if (cmd == "ollama")     return cmd_bench(a);
 
     fprintf(stderr, "неизвестная команда: %s\n\n", cmd.c_str());
     usage();