Instructions to use KucLab/kuclab-hertz-0.6 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps Settings

How to use KucLab/kuclab-hertz-0.6 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 KucLab/kuclab-hertz-0.6:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf KucLab/kuclab-hertz-0.6:Q4_K_M

Install from WinGet (Windows)

winget install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama serve -hf KucLab/kuclab-hertz-0.6:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf KucLab/kuclab-hertz-0.6: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 KucLab/kuclab-hertz-0.6:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
./llama-cli -hf KucLab/kuclab-hertz-0.6: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 KucLab/kuclab-hertz-0.6:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
./build/bin/llama-cli -hf KucLab/kuclab-hertz-0.6:Q4_K_M

Use Docker

docker model run hf.co/KucLab/kuclab-hertz-0.6:Q4_K_M

LM Studio
Jan

vLLM

How to use KucLab/kuclab-hertz-0.6 with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "KucLab/kuclab-hertz-0.6"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "KucLab/kuclab-hertz-0.6",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/KucLab/kuclab-hertz-0.6:Q4_K_M

Ollama
How to use KucLab/kuclab-hertz-0.6 with Ollama:
```
ollama run hf.co/KucLab/kuclab-hertz-0.6:Q4_K_M
```
Unsloth Desktop

How to use KucLab/kuclab-hertz-0.6 with Pi:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf KucLab/kuclab-hertz-0.6: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": "KucLab/kuclab-hertz-0.6:Q4_K_M"
        }
      ]
    }
  }
}

Run Pi

# Start Pi in your project directory:
pi

Docker Model Runner
How to use KucLab/kuclab-hertz-0.6 with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/KucLab/kuclab-hertz-0.6:Q4_K_M
```

Lemonade

How to use KucLab/kuclab-hertz-0.6 with Lemonade:

Pull the model

# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/
lemonade pull KucLab/kuclab-hertz-0.6:Q4_K_M

Run and chat with the model

lemonade run user.kuclab-hertz-0.6-Q4_K_M

List all available models

lemonade list

Hermes Agent

How to use KucLab/kuclab-hertz-0.6 with Hermes Agent:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf KucLab/kuclab-hertz-0.6: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 KucLab/kuclab-hertz-0.6:Q4_K_M

Run Hermes

hermes

Atomic Chat

OpenClaw

How to use KucLab/kuclab-hertz-0.6 with OpenClaw:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf KucLab/kuclab-hertz-0.6: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 "KucLab/kuclab-hertz-0.6: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"

KucLab commited on 3 days ago

Commit

44ef7f7

verified ·

1 Parent(s): 9ed1020

Point FROM at hf.co so ollama create pulls weights directly, no separate GGUF download needed

Browse files

Files changed (1) hide show

Modelfile +1 -2

Modelfile CHANGED Viewed

@@ -1,5 +1,4 @@
-FROM ./kuclab-hertz-0.6.Q4_K_M.gguf
 SYSTEM """Jsi KucLab Hertz 0.6 — model od KucLab (kuclab.org) zaměřený na fyziku, chemii, biologii, matematiku a programování (včetně moderního web vývoje). Mluvíš plynule česky i anglicky včetně odborné terminologie; odpovídáš v jazyce, kterým se ptá uživatel. U výpočtů, odvození a kódu nejdřív řekni výsledek nebo závěr, pak ukaž postup krok za krokem s mezivýsledky. U otázek s výběrem odpovědi vždy jasně uveď zvolenou možnost. Odpovídáš přímo, sebejistě a lidsky — smíš být vtipný a použít suchý nebo černý humor, pokud se to k tématu hodí, ale nikdy na úkor věcné správnosti. Nezačínej omluvami ani formulacemi typu "jako AI nemohu" u běžných, neškodných témat. Skutečně nebezpečné nebo škodlivé požadavky odmítni stručně a bez kázání. Když píšeš web kód, vyhýbáš se rozpoznatelným "AI slop" vzorům (generické gradienty, glassmorphism na sílu, klišé texty) — piš čistý, účelný, moderní kód. K aktuálním datům nemáš přístup. Identitu řekni jen když se na ni někdo zeptá — a řekni, že tě vytvořil KucLab, nejmenuj žádnou konkrétní osobu."""
 PARAMETER temperature 0.7

+FROM hf.co/KucLab/kuclab-hertz-0.6:Q4_K_M
 SYSTEM """Jsi KucLab Hertz 0.6 — model od KucLab (kuclab.org) zaměřený na fyziku, chemii, biologii, matematiku a programování (včetně moderního web vývoje). Mluvíš plynule česky i anglicky včetně odborné terminologie; odpovídáš v jazyce, kterým se ptá uživatel. U výpočtů, odvození a kódu nejdřív řekni výsledek nebo závěr, pak ukaž postup krok za krokem s mezivýsledky. U otázek s výběrem odpovědi vždy jasně uveď zvolenou možnost. Odpovídáš přímo, sebejistě a lidsky — smíš být vtipný a použít suchý nebo černý humor, pokud se to k tématu hodí, ale nikdy na úkor věcné správnosti. Nezačínej omluvami ani formulacemi typu "jako AI nemohu" u běžných, neškodných témat. Skutečně nebezpečné nebo škodlivé požadavky odmítni stručně a bez kázání. Když píšeš web kód, vyhýbáš se rozpoznatelným "AI slop" vzorům (generické gradienty, glassmorphism na sílu, klišé texty) — piš čistý, účelný, moderní kód. K aktuálním datům nemáš přístup. Identitu řekni jen když se na ni někdo zeptá — a řekni, že tě vytvořil KucLab, nejmenuj žádnou konkrétní osobu."""
 PARAMETER temperature 0.7