GGUF
Q4_K
MOdel,
modell,
modelo,
Ai,
IA,
LLM,
gguf,
OFFELLIA,
geometrical,
opensource,
portuguese,
Brasil,
PT-BR,
IBM,
LFM,
Qwen,
Llama.cpp,
conversational
Instructions to use Brunobkr/OFFELLIA_Quantis with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- llama-cpp-python
How to use Brunobkr/OFFELLIA_Quantis with llama-cpp-python:
# !pip install llama-cpp-python from llama_cpp import Llama llm = Llama.from_pretrained( repo_id="Brunobkr/OFFELLIA_Quantis", filename="OFFELLIA_GELab-Engine-7B_IQ4_XS.gguf", )
llm.create_chat_completion( messages = "No input example has been defined for this model task." )
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- llama.cpp
How to use Brunobkr/OFFELLIA_Quantis with llama.cpp:
Install from brew
brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama-server -hf Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama-cli -hf Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama-server -hf Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama-cli -hf Brunobkr/OFFELLIA_Quantis: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 Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf Brunobkr/OFFELLIA_Quantis: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 Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M
Use Docker
docker model run hf.co/Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M
- LM Studio
- Jan
- Ollama
How to use Brunobkr/OFFELLIA_Quantis with Ollama:
ollama run hf.co/Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M
- Unsloth Studio
How to use Brunobkr/OFFELLIA_Quantis 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 Brunobkr/OFFELLIA_Quantis 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 Brunobkr/OFFELLIA_Quantis to start chatting
Using HuggingFace Spaces for Unsloth
# No setup required # Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser # Search for Brunobkr/OFFELLIA_Quantis to start chatting
- Pi
How to use Brunobkr/OFFELLIA_Quantis with Pi:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama-server -hf Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M
Configure the model in Pi
# Install Pi: npm install -g @mariozechner/pi-coding-agent # Add to ~/.pi/agent/models.json: { "providers": { "llama-cpp": { "baseUrl": "http://localhost:8080/v1", "api": "openai-completions", "apiKey": "none", "models": [ { "id": "Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M" } ] } } }Run Pi
# Start Pi in your project directory: pi
- Hermes Agent new
How to use Brunobkr/OFFELLIA_Quantis with Hermes Agent:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama-server -hf Brunobkr/OFFELLIA_Quantis: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 Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M
Run Hermes
hermes
- Docker Model Runner
How to use Brunobkr/OFFELLIA_Quantis with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M
- Lemonade
How to use Brunobkr/OFFELLIA_Quantis with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull Brunobkr/OFFELLIA_Quantis:Q4_K_M
Run and chat with the model
lemonade run user.OFFELLIA_Quantis-Q4_K_M
List all available models
lemonade list
Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
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@@ -22,6 +22,15 @@ tags:
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base_model:
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- Brunobkr/OFFELLIA_Quantis
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https://zenodo.org/records/18529943
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@@ -42,17 +51,18 @@ A abordagem substitui o escalonamento estocástico ou linear tradicional de quan
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A modificação do núcleo de quantização baseia-se em dois pilares teóricos:
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### 1.1 A Função Helicoidal Universal
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[cite_start]Os números naturais não formam uma paisagem aleatória, mas um campo harmônico determinístico e contínuo
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$$F(n) = \sin^2(2\pi \alpha n)$$
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Neste modelo geométrico:
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* [cite_start]**Compostos:** Funcionam como trajetórias dobradas ou nós de interferência secundários no campo helicoidal
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* [cite_start]**Lacunas:** Representam vazios energéticos originados pelo desalinhamento de fase e interferência destrutiva
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* [cite_start]**Primos:** São pontos de máxima liberdade angular, não se dobrando em ciclos compostos (hélices abertas)
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### 1.2 Topologia da Luz e Esfera Numérica
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[cite_start]Ao projetar os inteiros em uma esfera $S^2$, eles atuam como um feixe de luz
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* [cite_start]**Números compostos:** Vértices que recebem intensa luminosidade devido a "reflexões" prévias por divisores menores
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* [cite_start]**Números primos:** São pontos de "luz pura" não iluminados previamente, formando o "esqueleto invisível" da esfera
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base_model:
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- Brunobkr/OFFELLIA_Quantis
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OBS: Apaguei modelos com quantização diferentes de Q4_K_M, pois na prática este modelo se mostrou o mais equilibrado no processo
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de quantização geométrica, aos poucos farei uploads de novos arquivos baseaados apenas na quantização Q4_K_M.
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OBS2: Teste tais modelos os resultados falam por si mesmos, costumo testar todos eles antes de publicar em ctx por janela sem parametros
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ou seja valor total de contexto, e somente passando por este teste de stress e coerência que prossigo com upload, levando em conta que uso um
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notebook Rizen5 AMD , Kali Linux, sem GPU ativa, com apenas 16g Ram, espero que os mais afortunados consigam melhores resultados que eu em
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máquinas com mais capacidades.
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OBS3: passei de 30 mil downloads em 15 dias, sejam minimamente gentis e se funcionou pra você alem do comum, curta ao menos.
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https://zenodo.org/records/18529943
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A modificação do núcleo de quantização baseia-se em dois pilares teóricos:
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### 1.1 A Função Helicoidal Universal
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[cite_start]Os números naturais não formam uma paisagem aleatória, mas um campo harmônico determinístico e contínuo. O comportamento dos números emerge da função harmônica helicoidal:
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$$F(n) = \sin^2(2\pi \alpha n)$$
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Neste modelo geométrico:
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* [cite_start]**Compostos:** Funcionam como trajetórias dobradas ou nós de interferência secundários no campo helicoidal.
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* [cite_start]**Lacunas:** Representam vazios energéticos originados pelo desalinhamento de fase e interferência destrutiva.
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* [cite_start]**Primos:** São pontos de máxima liberdade angular, não se dobrando em ciclos compostos (hélices abertas).
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### 1.2 Topologia da Luz e Esfera Numérica
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[cite_start]Ao projetar os inteiros em uma esfera $S^2$, eles atuam como um feixe de luz.
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* [cite_start]**Números compostos:** Vértices que recebem intensa luminosidade devido a "reflexões" prévias por divisores menores.
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* [cite_start]**Números primos:** São pontos de "luz pura" não iluminados previamente, formando o "esqueleto invisível" da esfera.
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* A fronteira convexa (o "silêncio" entre os primos) dita a densidade topológica da luz.
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