Upload README.md with huggingface_hub

README.md

@@ -0,0 +1,82 @@
+---
+license: apache-2.0
+language:
+- ru
+- en
+base_model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
+tags:
+- gguf
+- unsloth
+- fine-tuned
+- conversational
+- nori
+pipeline_tag: text-generation
+---
+
+<div align="center">
+
+# ✨ Nori 1.5B ✨
+
+### Компактный и дружелюбный ИИ-ассистент
+
+*Быстрая, лёгкая и отзывчивая языковая модель, дообученная для естественного диалога*
+
+[![License](https://img.shields.io/badge/license-apache--2.0-blue.svg)](https://opensource.org/licenses/Apache-2.0)
+![GGUF](https://img.shields.io/badge/format-GGUF-orange)
+![Params](https://img.shields.io/badge/params-1.5B-green)
+
+</div>
+
+---
+
+## 🌟 О модели
+
+**Nori 1.5B** — компактная разговорная модель, дообученная (fine-tuned) с использованием
+[Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) поверх открытой архитектуры **Qwen2.5-1.5B-Instruct**
+от Alibaba Cloud.
+
+## 📦 Доступные квантования
+
+| Файл | Квантование | Размер | Рекомендуется для |
+|------|-------------|--------|--------------------|
+| `qwen2.5-1.5b-instruct.Q4_K_M.gguf` | Q4_K_M | ~1.0 GB | CPU / слабое железо |
+| `qwen2.5-1.5b-instruct.Q8_0.gguf`   | Q8_0   | ~1.6 GB | Баланс качества и скорости |
+
+## 🚀 Быстрый старт (llama.cpp)
+
+```bash
+./llama-cli --model qwen2.5-1.5b-instruct.Q4_K_M.gguf -p "Привет, как тебя зовут?"
+```
+
+## 🐍 Python (llama-cpp-python)
+
+```python
+from llama_cpp import Llama
+
+llm = Llama(model_path="qwen2.5-1.5b-instruct.Q4_K_M.gguf", n_ctx=2048)
+output = llm("Привет! Расскажи о себе.", max_tokens=128)
+print(output["choices"][0]["text"])
+```
+
+## 🦙 Ollama
+
+```bash
+ollama create nori -f Modelfile
+ollama run nori
+```
+
+## 🏗️ База и метод обучения
+
+- **Базовая модель:** Qwen2.5-1.5B-Instruct (Alibaba Cloud)
+- **Метод:** LoRA fine-tuning через Unsloth
+- **Формат:** GGUF (llama.cpp, LM Studio, Ollama, koboldcpp)
+
+## 📄 Лицензия
+
+Apache 2.0 — соответствует лицензии базовой модели Qwen2.5.
+
+---
+
+<div align="center">
+Made with 💛 using Unsloth
+</div>