Instructions to use Illaitar/aidnd-narrator with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use Illaitar/aidnd-narrator with llama-cpp-python:

# !pip install llama-cpp-python

from llama_cpp import Llama

llm = Llama.from_pretrained(
	repo_id="Illaitar/aidnd-narrator",
	filename="aidnd-narrator-q4_k_m.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 Illaitar/aidnd-narrator 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 Illaitar/aidnd-narrator:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf Illaitar/aidnd-narrator:Q4_K_M

Install from WinGet (Windows)

winget install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama serve -hf Illaitar/aidnd-narrator:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf Illaitar/aidnd-narrator: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 Illaitar/aidnd-narrator:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
./llama-cli -hf Illaitar/aidnd-narrator: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 Illaitar/aidnd-narrator:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
./build/bin/llama-cli -hf Illaitar/aidnd-narrator:Q4_K_M

Use Docker

docker model run hf.co/Illaitar/aidnd-narrator:Q4_K_M

LM Studio
Jan
Ollama
How to use Illaitar/aidnd-narrator with Ollama:
```
ollama run hf.co/Illaitar/aidnd-narrator:Q4_K_M
```

Unsloth Studio

How to use Illaitar/aidnd-narrator 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 Illaitar/aidnd-narrator 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 Illaitar/aidnd-narrator to start chatting

Using HuggingFace Spaces for Unsloth

# No setup required
# Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser
# Search for Illaitar/aidnd-narrator to start chatting

How to use Illaitar/aidnd-narrator with Pi:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf Illaitar/aidnd-narrator: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": "Illaitar/aidnd-narrator:Q4_K_M"
        }
      ]
    }
  }
}

Run Pi

# Start Pi in your project directory:
pi

Hermes Agent new

How to use Illaitar/aidnd-narrator with Hermes Agent:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf Illaitar/aidnd-narrator: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 Illaitar/aidnd-narrator:Q4_K_M

Run Hermes

hermes

Atomic Chat new

OpenClaw new

How to use Illaitar/aidnd-narrator with OpenClaw:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf Illaitar/aidnd-narrator: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 "Illaitar/aidnd-narrator: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"

Docker Model Runner
How to use Illaitar/aidnd-narrator with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/Illaitar/aidnd-narrator:Q4_K_M
```

Lemonade

How to use Illaitar/aidnd-narrator with Lemonade:

Pull the model

# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/
lemonade pull Illaitar/aidnd-narrator:Q4_K_M

Run and chat with the model

lemonade run user.aidnd-narrator-Q4_K_M

List all available models

lemonade list

aidnd-narrator — нарратор сцен и реплик (Qwen3.5-9B + LoRA)

Озвучивает происходящее в движке AI-DnD: реплики NPC, приветствия, исходы действий, бой и описания мест — живой, простой, разговорный русский, без фэнтезийного пафоса. Вывод — проза (не JSON).

Вход параметризован (один общий промпт, режим задаёт форму):

mode	что генерит
`dialogue`	реакция NPC + одна реплика в кавычках
`greeting`	короткое приветствие NPC
`outcome`	исход действия игрока от 2-го лица
`combat`	удар/промах строго по механическому исходу
`ambient`	атмосфера места, без событий

Плюс к mode на вход идут: вид NPC (профессия/раса/голос/черты/эпитет), сцена (сезон/время/погода/место), отношение, тон игрока, факты — нарратор на них заземляется.

Чему научен (и чего НЕ делает)

Сухой живой стиль, короткие + длинные описательные фразы; без «о, путник», «добро пожаловать, странник», без олицетворений («клинок поёт», «поместье дышит»).
Имена собственные — дословно, без перевода (база коверкала: «Stonehill» → «Каменный Холм»/«Стейнхилл»; адаптер сохраняет как есть).
Не говорит за игрока: не описывает его мысли/чувства/решения и не даёт советов («лучше иди…», «ты понимаешь, что…») — только наблюдаемое.

Как получился

База: unsloth/Qwen3.5-9B (Apache-2.0).
Метод: QLoRA SFT (4-bit), 618 примеров прозы (43 вида NPC, 35+ сцен, баланс по mode), 3 эпохи; учили только ответ ассистента. Затем мердж в базу и квантизация в Q4_K_M GGUF.

Before/after (отложенные промпты, тот же контекст; think:false):

	перевод канон-имён	реплика NPC в диалоге	пафосные клише
база Qwen3.5-9B	есть	часто пустой ответ	есть («Добро пожаловать…»)
aidnd-narrator	нет	есть, в голосе	нет

Регистр заметно суше базы; имена не коверкаются; советы/мысли-за-игрока убраны на уровне данных и валидатора.

Запуск локально через Ollama

hf download Illaitar/aidnd-narrator aidnd-narrator-q4_k_m.gguf Modelfile --local-dir aidnd-narrator
cd aidnd-narrator && ollama create aidnd-narrator -f Modelfile
ollama run aidnd-narrator

Требуется Ollama 0.17.1+ (Modelfile использует RENDERER/PARSER qwen3.5). Запросы слать с think:false — иначе Qwen3.5 уходит в размышление и возвращает пустой content. В движке AI-DnD клиент Ollama уже шлёт think=false по умолчанию.

В движке роль narrator указывает на aidnd-narrator (AIDND_NARRATOR_MODEL, с откатом на базовую модель, если адаптера нет на сервере).

Downloads last month: 24

GGUF

Model size

9B params

Architecture

qwen35

Hardware compatibility

4-bit

Inference Providers NEW

This model isn't deployed by any Inference Provider. 🙋 Ask for provider support

Model tree for Illaitar/aidnd-narrator

Base model

Qwen/Qwen3.5-9B-Base

Finetuned

Qwen/Qwen3.5-9B

Finetuned

unsloth/Qwen3.5-9B

Adapter

(85)

this model