Instructions to use Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- llama.cpp
How to use Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF with llama.cpp:
Install (macOS, Linux)
curl -LsSf https://llama.app/install.sh | sh # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF:Q4_K_M
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF:Q4_K_M
Use pre-built binary
# Download pre-built binary from: # https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./llama-server -hf Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF:Q4_K_M
Build from source code
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git cd llama.cpp cmake -B build cmake --build build -j --target llama-server llama-cli # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./build/bin/llama-server -hf Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF:Q4_K_M
Use Docker
docker model run hf.co/Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF:Q4_K_M
- LM Studio
- Jan
- Ollama
How to use Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF with Ollama:
ollama run hf.co/Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF:Q4_K_M
- Unsloth Studio
How to use Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF with Unsloth Studio:
Install Unsloth Studio (macOS, Linux, WSL)
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh # Run unsloth studio unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888 # Then open http://localhost:8888 in your browser # Search for Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF to start chatting
Install Unsloth Studio (Windows)
irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex # Run unsloth studio unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888 # Then open http://localhost:8888 in your browser # Search for Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF to start chatting
Using HuggingFace Spaces for Unsloth
# No setup required # Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser # Search for Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF to start chatting
- Pi
How to use Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF with Pi:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF:Q4_K_M
Configure the model in Pi
# Install Pi: npm install -g @earendil-works/pi-coding-agent # Add to ~/.pi/agent/models.json: { "providers": { "llama-cpp": { "baseUrl": "http://localhost:8080/v1", "api": "openai-completions", "apiKey": "none", "models": [ { "id": "Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF:Q4_K_M" } ] } } }Run Pi
# Start Pi in your project directory: pi
- Docker Model Runner
How to use Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF:Q4_K_M
- Lemonade
How to use Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF:Q4_K_M
Run and chat with the model
lemonade run user.Rukopys-OCR-4B-GGUF-Q4_K_M
List all available models
lemonade list
- Hermes Agent
How to use Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF with Hermes Agent:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF:Q4_K_M
Configure Hermes
# Install Hermes: curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash hermes setup # Point Hermes at the local server: hermes config set model.provider custom hermes config set model.base_url http://127.0.0.1:8080/v1 hermes config set model.default Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF:Q4_K_M
Run Hermes
hermes
- Atomic Chat
- OpenClaw
How to use Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF with OpenClaw:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF:Q4_K_M
Configure OpenClaw
# Install OpenClaw: npm install -g openclaw@latest # Register the local server and set it as the default model: openclaw onboard --non-interactive --mode local \ --auth-choice custom-api-key \ --custom-base-url http://127.0.0.1:8080/v1 \ --custom-model-id "Axway/Rukopys-OCR-4B-GGUF:Q4_K_M" \ --custom-provider-id llama-cpp \ --custom-compatibility openai \ --custom-text-input \ --accept-risk \ --skip-health
Run OpenClaw
openclaw agent --local --agent main --message "Hello from Hugging Face"
Rukopys-OCR-4B - GGUF (Q4_K_M)
English | Українська | Русский
🇬🇧 English
This repository contains a quantized version of the original model ebinan92/Rukopys-OCR-4B in GGUF format (Q4_K_M).
The original model is designed for optical character recognition (OCR) of handwritten and printed text, with a strong focus on Ukrainian and Cyrillic script languages.
📌 Quantization Details
- Base Model: ebinan92/Rukopys-OCR-4B
- Quantization Type:
Q4_K_M(Medium 4-bit quantization, optimal balance between speed, RAM/VRAM usage, and quality retention) - Format: GGUF (compatible with
llama.cpp,LM Studio,Ollama, etc.)
💻 Usage
In LM Studio / llama.cpp
Working with GGUF Multimodal/Vision models requires downloading both the main .gguf model file and the corresponding mmproj (multimodal projector) file, or using a compatible version of llama.cpp supporting vision architectures.
- Download the
.ggufmodel file from the Files and versions tab. - Load it in LM Studio or run via llama.cpp:
./llama-cli -m rukopys-ocr-4b-q4_k_m.gguf --mmproj mmproj-model-f16.gguf --image /path/to/your/handwritten_image.png -p "Recognize the text in this image:"
🇺🇦 Українська
Цей репозиторій містить квантовану версію оригінальної моделі ebinan92/Rukopys-OCR-4B у форматі GGUF (Q4_K_M).
Оригінальна модель призначена для розпізнавання рукописного та друкованого тексту (OCR), з особливим акцентом на українську та кириличні мови.
📌 Інформація про квантування
- Оригінальна модель: ebinan92/Rukopys-OCR-4B
- Тип квантування:
Q4_K_M(Medium 4-bit quantization, оптимальний баланс між швидкістю, використанням пам'яті та збереженням якості) - Формат: GGUF (для використання в
llama.cpp,LM Studio,Ollamaтощо)
💻 Використання
У LM Studio / llama.cpp
Для роботи з Multimodal/Vision моделями у форматі GGUF необхідно завантажити як основний .gguf файл моделі, так і відповідний mmproj (multimodal projector) файл, або використовувати сумісну версію llama.cpp із підтримкою vision-архітектур.
- Завантажте файл моделі
.ggufіз вкладки Files and versions. - Завантажте модель у LM Studio або запустіть через llama.cpp:
./llama-cli -m rukopys-ocr-4b-q4_k_m.gguf --mmproj mmproj-model-f16.gguf --image /path/to/your/handwritten_image.png -p "Розпізнай текст на цьому зображенні:"
🇷🇺 Русский
Данный репозиторий содержит квантованную версию оригинальной модели ebinan92/Rukopys-OCR-4B в формате GGUF (Q4_K_M).
Оригинальная модель предназначена для распознавания рукописного и печатного текста (OCR), с особым упором на украинский и кириллические языки.
📌 Информация о квантовании
- Исходная модель: ebinan92/Rukopys-OCR-4B
- Тип квантования:
Q4_K_M(Medium 4-bit quantization, идеальный баланс между скоростью, потреблением памяти и сохранением качества) - Формат: GGUF (для использования в
llama.cpp,LM Studio,Ollamaи др.)
💻 Использование
В LM Studio / llama.cpp
Для работы с Multimodal/Vision моделями в формате GGUF требуется загрузить как основной .gguf файл модели, так и соответствующий mmproj (multimodal projector) файл, либо использовать совместимую версию llama.cpp с поддержкой vision-архитектур.
- Скачайте файл модели
.ggufиз вкладки Files and versions. - Загрузите модель в LM Studio или запустите через llama.cpp:
./llama-cli -m rukopys-ocr-4b-q4_k_m.gguf --mmproj mmproj-model-f16.gguf --image /path/to/your/handwritten_image.png -p "Распознай текст на этом изображении:"
📄 License & Terms / Ліцензія / Лицензия
The original model is distributed under the Apache 2.0 license. Please refer to the original repository for licensing details.
- Downloads last month
- -
4-bit