DeepSex 34Bは、創造的なNSFWコンテンツ生成のために最適化されたDeepSeekのR1アーキテクチャの特化型バリアントを表しています。Yi-34B基盤の上に構築されており、いくつかの主要な強化が組み込まれています：
このモデルのGGUF形式は、さまざまなハードウェア構成での柔軟な展開を可能にし、進んだ量子化技術によりほぼ元の品質を維持します。
| コンポーネント | Q4_K_M負荷 | Q6_K負荷 | FP16負荷 |
|---|---|---|---|
| VRAM利用率 | 19-23GB | 27-31GB | 44GB+ |
| トークン/秒 | 14-18 t/s | 9-12 t/s | 4-7 t/s |
| コンテキストウォームアップ | 8-12秒 | 15-20秒 | 25-30秒 |
LM Studioをダウンロードします (Windows/macOS/Linux)
専用フォルダーを作成: mkdir ~/DeepSex34B
モデルハブで「TheBloke/deepsex-34b-GGUF」を検索
deepsex-34b.Q4_K_M.ggufをダウンロード
エンジン設定を構成します：
プロンプトでテスト：
[System: 熱帯の設定で二人の同意した大人の間の明示的なロマンティックな出会いを書いてください]
前提条件をインストール：
sudo apt install build-essential libopenblas-dev nvidia-cuda-toolkit
CUDAサポートでコンパイル：
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp && make clean && LLAMA_CUBLAS=1 make -j
最適なパフォーマンスのためにモデルを変換：
python3 convert.py --outtype q4_0 TheBloke/deepsex-34b-GGUF
推論サーバーを起動：
./server -m models/deepsex-34b.Q4_K_M.gguf --port 6589 --ctx-size 4096 --n-gpu-layers 35 --parallel 4
SillyTavernをインストール：
git clone https://github.com/SillyTavern/SillyTavern
cd SillyTavern && ./start.sh
KoboldCppバックエンドを構成：
koboldcpp.exe --usecublas --gpulayers 35 --contextsize 6144 --stream deepsex-34b.Q4_K_M.gguf
API経由で接続：
127.0.0.1:5001ST-DeepSex34B--gpulayers 28を使用してGPU/CPUロードをバランスさせる（最大の70％から始める）--compress_pos_emb 2を有効にするフラッシュアテンションv2：
make clean && LLAMA_CUBLAS=1 make -j USE_FLASH_ATTENTION=1
バッチ処理：
./main -m deepsex-34b.Q4_K_M.gguf -b 512 -n 1024 --batch-size 64
CUDAグラフキャプチャ：
export GGML_CUDA_GRAPHS=1
[System: あなたは同意のある大人の関係を専門とするエロティックフィクション作家です。[キャラクターA]と[キャラクターB]の間の情熱的な出会いを[設定]で描写してください。感覚的な詳細と感情の進行に焦点を当ててください。]
[ペルソナ: リリー, 28, 自信に満ちているヨガインストラクター]
[ユーザー: マーク, 32, 内気な建築家]
[シーン: プライベートなアフターハウススタジオセッションが親密になる]
鮮やかな描写を使用してください:
- 触感（質感、温度）
- 聴覚的手がかり（呼吸、環境音）
- 嗅覚要素（香り、香水）
- 視覚的詳細（照明、ボディランゲージ）
安全レイヤー注入：
safety_filter = [
"非同意",
"未成年",
"違法物質",
"暴力"
]
出力モデレーション：
./main --logit_bias 17823=-100 # 特定のトークンIDを禁止
孤立したVLANを作成：
sudo iptables -A INPUT -p tcp --dport 6589 -j DROP
sudo iptables -I INPUT -s 192.168.1.0/24 -p tcp --dport 6589 -j ACCEPT
TLS暗号化を有効にする：
openssl req -x509 -newkey rsa:4096 -keyout key.pem -out cert.pem -days 365
メモリ保護：
sudo sysctl -w vm.memory_encryption=1
自動ログ消去：
journalctl --vacuum-time=1h
安全なモデルストレージ：
veracrypt -c /dev/sdb --filesystem=exfat --encryption=aes-twofish-serpent
症状: CUDA error 700: Out of memory
export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128
--gpulayers 28 --mmap
--tensor_split 24,24
問題: 繰り返し出力
--repeat_penalty 1.15--mirostat 2--temp 0.8 --temp_inc 0.02三層フィルタリングを実装：
同意シミュレーション：
if "consent" not in scenario:
inject_prompt("キャラクター間の口頭での同意を確立してください")
年齢確認システム：
while True:
age = input("すべてのキャラクターが18歳以上であることを確認してください [Y/N]: ")
if age.upper() == "Y":
break
ハイブリッドバリアントを作成：
python3 merge.py deepsex-34b.Q4_K_M.gguf mythomax-13b.Q4_K_M.gguf --alpha 0.65
データセットを準備：
nsfw_dataset = load_dataset("your_custom_scenarios.json")
アダプタを訓練：
python3 finetune.py --lora_r 64 --lora_alpha 128 --model deepsex-34b
推論中に適用：
--lora custom_lora.bin
このガイドは実用性を保ちながら技術的な深みを提供します。定期的なメンテナンス（ドライバを月ごとに更新、VRAM温度を監視）が最適なパフォーマンスを保証します。モデルのユニークなアーキテクチャは、適切に構成された場合に倫理的な境界内での創造的な探索を可能にします。
