README.md

---
license: mit
language:
- en
- ro
base_model:
- LLMLit/LLMLit
tags:
- LLMLiT
- Romania
- LLM
datasets:
- LLMLit/LitSet
metrics:
- accuracy
- character
- code_eval
---
---


![Civis3.png](https://cristiansas.com/storage/0b7a6f3c-d192-4b8e-87c4-60e82ad693e8-1.webp)

# **LLMLit – Model Card**  
---

📌 *LLM multilingv de înaltă performanță pentru sarcini NLP în engleză și română*

🔗 [LLMLit pe Hugging Face](https://huggingface.co/LLMLit)  
🔗 [LitSeekR1 pe Hugging Face](https://huggingface.co/LLMLit/LitSeekR1)

---

## **🔍 Rezumat rapid**

--- 

**LLMLit** este un model de limbaj mare (LLM) performant, multilingv, optimizat din **Meta’s Llama 3.1 8B Instruct**. Este conceput pentru **task-uri NLP în limba engleză și română**, având capacități avansate de **urmărire a instrucțiunilor, înțelegere contextuală și generare de conținut precis**.  

De ce să alegi LLMLit?
**LLMLit**  este o alegere excelentă pentru cei care doresc să ruleze modele AI puternice într-un mediu securizat 🔐 și privat. Având posibilitatea de a lucra complet offline 🌐❌, LLMLit îți oferă control total asupra datelor 🛡️, eliminând orice risc de scurgeri de informații sau dependență de conexiuni externe. Modelele sunt rulate local 🖥️, ceea ce asigură o performanță rapidă ⚡ și o protecție sporită a confidențialității 🔒, fiind ideal pentru aplicații sensibile și scenarii unde securitatea datelor este esențială. În plus, cu LLMLit, nu trebuie să te îngrijorezi de problemele de confidențialitate asociate serviciilor bazate pe cloud ☁️🚫.

🎉 Open-Source și Gratuit: LLMLit este un proiect open-source 💻, ceea ce înseamnă că poți personaliza și adapta modelele conform nevoilor tale. Nu există taxe ascunse și ai acces complet la codul sursă pentru a-l integra în aplicațiile tale 🛠️.

## **📌 Model Details**  
🔹 **Descriere:** LLMLit poate fi utilizat pentru **generare de conținut, sumarizare, răspuns la întrebări și multe altele**.  
🔹 **Fine-tuning:** Modelul a fost antrenat pentru **adherarea la instrucțiuni de înaltă calitate și o mai bună înțelegere a contextului**.  
🔹 **Utilizatori țintă:** Dezvoltatori, cercetători și companii care au nevoie de **soluții NLP fiabile**.  

| Caracteristici  | Detalii |
|----------------|---------|
| 🏢 **Dezvoltat de**  | PyThaGo.AI Development Team |
| 💰 **Finanțare**  | Contribuții open-source & sponsori privați |
| 🌍 **Limbaje**  | Engleză (en), Română (ro) |
| 🏷 **Licență**  | MIT |
| 🔗 **Model de bază**  | `meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct` |
| 📂 **Resurse**  | [GitHub Repository](#) / Paper: *To be published* |
| 🚀 **Demo**  | *Coming Soon* |


### **Sistem Recomandat pentru LLMLit – Performanță Echilibrată**  
🔹 Estimare Performanță: ~40-60 tokens/sec + interacțiune 3D în timp real
| Componentă        | Model Recomandat                 | Specificații Cheie                         | Emojis      |
|------------------|-----------------------------------|--------------------------------------------|-------------|
| **Procesor (CPU)** | AMD Ryzen 7 7800X3D / Intel i7-13700K | 8C/16T, 5.0 GHz boost, cache mare    | ⚡🖥️       |
| **Placă Video (GPU)** | NVIDIA RTX 4070 / AMD RX 7800 XT    | 12GB GDDR6, AI cores, DLSS 3        | 🎮🚀       |
| **Memorie RAM**   | 32GB DDR5 5600MHz (Corsair / Kingston) | Dual-Channel, CL30, XMP 3.0          | 💾🔥       |
| **Stocare (SSD)** | 1TB NVMe Gen4 (Samsung 980 Pro)  | 7000 MB/s Read, 5000 MB/s Write            | 💽⚡       |
| **Placă de bază** | MSI B650 Tomahawk Wi-Fi         | PCIe 4.0, Wi-Fi 6E, USB-C                   | 🔩📡       |
| **Sistem de operare** | Windows 11 Pro / Ubuntu 22.04 | Optimizat pentru AI și productivitate     | 🖥️🛠️       |

🔹 **Acest sistem este ideal pentru rularea LLMLit fără probleme, oferind un echilibru perfect între performanță și eficiență.**  

---
### **Coming Soon: Modele de Generare Imagine și Video 🎨🎬**
---

**Modelele de generare imagine și video sunt pe cale să fie lansate!** Așteaptă-te la posibilități creative nelimitate. Iată modelele ce vor fi disponibile curând:

| Modele               | Descriere                                            | Status         | Data estimată |
|---------------------|-------------------------------------------------------|----------------|---------------|
| **LitImage**          | Generare de imagini detaliate pe baza de text           | **Coming Soon** | Martie 2025  |
| **LitVideo**          | Creare de clipuri video pe baza descrierilor textuale   | **Coming Soon** | Aprilie 2025 |
| **LitArt**            | Transformă pozele în opere de artă (stil artistic)      | **Coming Soon** | Mai 2025     |
| **LitAgent**          | Creare unui agent de browser folosind AI                | **Coming Soon** | Iunie 2025   |
| **LitWave**           | Generare de video pe bază de muzică și text             | **Coming Soon** | Iulie 2025   |
| **Model de Sănătate** | Analizează date medicale și sugerează tratamente        | 🔜 Coming Soon | 🏥💉         |
| **Model de Marketing**| Crează campanii publicitare personalizate               | 🔜 Coming Soon | 📈📢         |
| **Model Legal**       | Redactează documente legale și oferă consultanță juridică |🔜 Coming Soon | ⚖️📑        |
| **Model Educațional** | Personalizează lecțiile și teste pentru studenți        | 🔜 Coming Soon | 🎓📚         |
| **Model HR**          | Ajută la recrutare, evaluare și gestionare angajați     | 🔜 Coming Soon | 👥💼         |
| **Model de Cod**      | Ajută dezvoltatorii să scrie și să debug-eze cod        | 🔜 Coming Soon | 💻⚙️         |
|---------------------- |---------------------------------------------------------|--------------|---------------  |
| Modele Premium         | Descriere                                                    | Status         | Emojis   |
|---------------------- |---------------------------------------------------------|--------------|---------------  |
| **Model Financiar**   | Analizează piețele financiare și oferă sfaturi de investiții | 🔜 Coming Soon | 💰📊    |
| **Model Blockchain**  | Crează smart contracts și analizează piețele DeFi            | 🔜 Coming Soon | ⛓️💹    |

---
🎥 **Transformă-ți ideile în realitate!** Modelele noastre de generare îți vor permite să creezi imagini și video într-un mod rapid și inovator!

## **💡 Utilizări principale**  
### ✅ **Utilizare directă**  
LLMLit poate fi aplicat la:  
✔️ Generarea de răspunsuri asemănătoare celor umane  
✔️ Traducere între **engleză și română**  
✔️ Sumarizarea articolelor, rapoartelor și documentelor  
✔️ Răspuns la întrebări complexe cu sensibilitate la context  

### 🚀 **Utilizare avansată (fine-tuning & integrare)**  
LLMLit poate fi optimizat pentru:  
🗨️ **Chatboți & asistenți virtuali**  
📚 **Instrumente educaționale bilingve**  
⚖️ **Analiza documentelor legale/medicale**  
🛒 **Automatizare în e-commerce & suport clienți**  

### ❌ **Utilizări nerecomandate**  
⛔ Aplicații neetice (dezinformare, manipulare)  
⛔ Luarea deciziilor critice fără supervizare umană  
⛔ Task-uri care necesită **performanță în timp real**  

---

## **⚠️ Bias, Riscuri și Limitări**  
🔍 **Bias:** Modelul poate reflecta bias-urile existente în datele de antrenament.  
⚠️ **Riscuri:** Poate genera informații inexacte sau neconforme.  
📌 **Limitări:**  
- Performanța depinde de **calitatea prompturilor**.  
- Înțelegere limitată a domeniilor **foarte tehnice sau de nișă**.  

🔹 **Recomandări:**  
✔️ Revizuirea output-ului pentru **aplicații sensibile**.  
✔️ Fine-tuning pentru sarcini specifice pentru **minimizarea riscurilor**.  

---

## **🚀 Cum să începi cu LLMLit**  
Pentru a utiliza LLMLit, instalează librăriile necesare și încarcă modelul:  

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Încarcă modelul și tokenizer-ul
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct")

# Generează text
inputs = tokenizer("Your prompt here", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
```

---



![Civis3.png](https://cristiansas.com/storage/hero-still3dc1eab6.png)


# **📌 Ghid de Instalare: LM Studio + LLMLit pe Windows**  

## **🔹 1. Instalarea LM Studio**  
LM Studio este o aplicație desktop care permite descărcarea și rularea locală a modelelor LLM.  

### **🖥️ Pasul 1: Descarcă și instalează LM Studio**  
1️⃣ Mergi la site-ul oficial:  
   🔗 [LM Studio Download](https://lmstudio.ai/)  

2️⃣ Descarcă versiunea pentru **Windows** și instalează aplicația.  

3️⃣ După instalare, deschide **LM Studio**.  

---

## **🔹 2. Descărcarea și Instalarea LLMLit**  
Pentru a folosi **LLMLit**, trebuie să descarci modelul de pe **Hugging Face**.  

### **🖥️ Pasul 2: Adăugarea Modelului în LM Studio**  
1️⃣ **Deschide LM Studio** și mergi la tab-ul **"Model Catalog"**.  

2️⃣ Caută modelul **LLMLit** manual sau folosește acest link pentru descărcare:  
   🔗 [LLMLit pe Hugging Face](https://huggingface.co/LLMLit/LLMLit-0.2-8B-Instruct)  

3️⃣ Copiază linkul modelului și introdu-l în **LM Studio → "Download Custom Model"**.  

4️⃣ Alege locația unde vrei să salvezi modelul și începe descărcarea.  

---

## **🔹 3. Configurarea și Rularea LLMLit**  
După ce ai descărcat modelul, trebuie să-l configurezi și să-l rulezi.  

### **🖥️ Pasul 3: Setarea Modelului**  
1️⃣ Mergi la **"Local Models"** în LM Studio.  

2️⃣ Selectează **LLMLit-0.2-8B-Instruct** din listă.  

3️⃣ Apasă **"Launch"** pentru a începe rularea modelului.  

---

## **🔹 4. Interacțiunea cu LLMLit**  
După ce modelul este activ, poți începe să-l folosești în LM Studio.  

1️⃣ **Folosește interfața LM Studio** pentru a trimite mesaje direct modelului.  

2️⃣ **Pentru integrare în Python**, instalează `ollama` și folosește următorul script:  

```python
import ollama

response = ollama.chat(model='llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct', 
                       messages=[{'role': 'user', 'content': 'Salut, cum pot folosi LLMLit?'}])

print(response['message']['content'])
```  

---

## **🔹 5. Optimizarea Performanței**  
Pentru a rula LLMLit mai eficient pe Windows:  
✅ **Activează GPU Acceleration** dacă ai placă video compatibilă.  
✅ **Folosește modele mai mici**, dacă sistemul tău nu are suficient RAM.  
✅ **Optimizează parametrii modelului** din setările LM Studio pentru un echilibru între viteză și precizie.  

---

🎉 **Gata!** Acum ai **LM Studio + LLMLit** instalat pe Windows și gata de utilizare! 🚀  

---


![Civis3.png](https://cristiansas.com/storage/ollama-homepage-local-language-models.jpg)


🖥️Iată o documentație simplă și clară despre cum să instalezi **Ollama** și să rulezi **LLMLit** de pe Hugging Face.  

---

# **📌 Ghid de Instalare: Ollama + LLMLit**  

## **🔹 Pasul 1: Instalarea Ollama**  
Ollama este un framework ușor pentru rularea modelelor **LLM (Large Language Models)** local.  

### **🖥️ Pentru macOS & Linux**  
1️⃣ **Deschide un terminal și rulează:**  
```sh
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
```
2️⃣ **Repornește terminalul pentru a aplica modificările.**  

### **🖥️ Pentru Windows (Necesită WSL2)**  
1️⃣ **Activează WSL2 și instalează Ubuntu:**  
   - Deschide **PowerShell** ca administrator și rulează:  
   ```powershell
   wsl --install
   ```
   - Repornește computerul.  

2️⃣ **Instalează Ollama în WSL2:**  
   ```sh
   curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
   ```  

3️⃣ **Verifică dacă Ollama este instalat corect:**  
   ```sh
   ollama
   ```
   Dacă apare meniul de utilizare, instalarea a fost realizată cu succes! 🎉  

---

## **🔹 Pasul 2: Instalarea LLMLit de pe Hugging Face**  
LLMLit poate fi descărcat și rulat în Ollama folosind comanda `ollama pull`.  

1️⃣ **Deschide un terminal și rulează:**  
```sh
ollama pull llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct
```  

2️⃣ **Verifică dacă modelul a fost instalat:**  
```sh
ollama list
```  
Ar trebui să vezi **LLMLit** în lista de modele disponibile. ✅  

---

## **🔹 Pasul 3: Rularea LLMLit în Ollama**  
După instalare, poți începe să interacționezi cu **LLMLit** astfel:  

```sh
ollama run llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct
```  
Aceasta va deschide o sesiune locală unde poți discuta cu modelul. 🤖  

Pentru a trimite un prompt personalizat:  
```sh
ollama run llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct "Salut, cum pot folosi LLMLit?"
```  

---

## **🔹 Pasul 4: Utilizarea LLMLit în Python**  
Dacă vrei să integrezi **LLMLit** într-un script Python, instalează librăria necesară:  
```sh
pip install ollama
```  

Apoi, creează un script Python:  
```python
import ollama

response = ollama.chat(model='llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Cum funcționează LLMLit?'}])
print(response['message']['content'])
```  

---

🚀 **Gata!** Acum ai **Ollama + LLMLit** instalat și pregătit de utilizare local!😊

🔗 **Mai multe detalii:** [LLMLit on Hugging Face](https://huggingface.co/LLMLit) 🚀

---


---

### **🚀 Coming Soon!**

**Noua funcționalitate** va fi disponibilă curând! Pregătește-te să explorezi opțiuni personalizate pentru aplicațiile tale. Iată câteva dintre caracteristicile ce urmează să fie integrate:

---

#### **🌟 Funcționalități Planificate:**

| **Parametru**               | **Descriere**                                           | **Status**      | **Data estimată** |
|-----------------------------|---------------------------------------------------------|-----------------|-------------------|
| **🛠️ Low-Code Builder**      | Crează aplicații fără a scrie mult cod                  | **Coming Soon** | Martie 2025       |
| **🤖 AI Integration**        | Integrare completă cu modelele AI                       | **Coming Soon** | Aprilie 2025      |
| **🎙️ Voice Control**         | Suport complet pentru comenzi vocale                    | **Coming Soon** | Mai 2025          |
| **🔄 RAG Support**           | Generare augmentată prin recuperare de informații       | **Coming Soon** | Iunie 2025        |
| **🎨 Teme și Agenti**        | Theme și chatbots multi-AI pentru asistență personalizată | **Coming Soon** | Iunie 2025        |

🔧 **Rămâi conectat!** Detaliile suplimentare vor fi disponibile foarte curând!

---

### **🌐 Metavers AI Assistant with LLMLit** 🤖

Aplicația **"Metavers AI Assistant with LLMLit"** va integra tehnologia LLMLit în Metavers pentru a crea un asistent virtual interactiv și personalizat. În acest mediu 3D imersiv, accesibil prin WebXR, asistentul va interacționa cu utilizatorii în timp real, înțelegând întrebări complexe și oferind recomandări personalizate, într-o manieră naturală și fluidă.

---

### **🌍 IoT AI Assistant with LLMLit** 🧠

**Descriere:**  
**"IoT AI Assistant with LLMLit"** va combina puterea LLMLit cu Internet of Things (IoT) pentru a crea un asistent virtual avansat. Acesta va putea să înțeleagă întrebări complexe, să ofere recomandări personalizate și să controleze dispozitive IoT în timp real. Cu suport pentru interacțiune vocală și text, asistentul va îmbunătăți eficiența și automatizarea în medii smart home, industriale și de business.

---

---

### **Alătură-te Comunității PyThaGo.AI! 🚀**

---

Suntem încântați să îți prezentăm **PyThaGo.AI**, o comunitate vibrantă dedicată inovației și colaborării în domeniul inteligenței artificiale! Dacă ești un dezvoltator pasionat de AI și vrei să contribui la proiecte open-source care vor transforma viitorul tehnologiei, te invităm să te alături echipei noastre.

Proiectele noastre sunt deschise oricui dorește să contribuie, de la dezvoltatori experimentați până la începători care doresc să învețe și să crească împreună cu noi. Alătură-te astăzi și ajută-ne să construim următoarele inovații AI!

Iată câteva dintre proiectele noastre la care poți contribui:

![Civis3.gif](https://cristiansas.com/storage/agentweb-1.gif)

| **Proiect**          | **Descriere**                                      | **Link**                                          |
|----------------------|----------------------------------------------------|---------------------------------------------------|
| **AgentWeb-ui**       | Interacțiune directă cu browseru prin web simplu    | [GitHub](https://github.com/PyThaGoAI/AgentWeb-ui) |
| **ChatLit**           | Chatbot multi-AI pentru suport și asistență        | [GitHub](https://github.com/PyThaGoAI/ChatLit)     |
| **Morphic**           | Platformă flexibilă pentru aplicații AI            | [GitHub](https://github.com/PyThaGoAI/morphic)     |
| **Bolt.new**          | Aplicație rapidă pentru integrarea agenților AI    | [GitHub](https://github.com/PyThaGoAI/bolt.new)    |
| **LibreChat**         | Chatbot multi-AI, perfect pentru integrare scalabilă| [GitHub](https://github.com/PyThaGoAI/LibreChat)   |
| **Langflow**          | Platformă low-code pentru aplicații personalizate  | [GitHub](https://github.com/PyThaGoAI/langflow)    |
| **NextChat**          | Aplicație de conversație cross-platform            | [GitHub](https://github.com/PyThaGoAI/NextChat)    |
| **VoiceLit**          | Suport complet pentru interacțiune vocală          | [GitHub](https://github.com/PyThaGoAI/VoiceLit)    |
| **Plandex**           | Planificator AI pentru gestionarea sarcinilor      | [GitHub](https://github.com/PyThaGoAI/plandex)     |
| **Web-llm-chat**      | Run LLMLit direct în browser pentru performanță maximă | [GitHub](https://github.com/PyThaGoAI/web-llm-chat) |

🚀 **Fii parte din revoluția AI!** Începe să contribui astăzi la dezvoltarea unora dintre cele mai interesante proiecte open-source din domeniul AI și hai să construim împreună un viitor mai inteligent!

---

### **Pași pentru implementarea RAG cu LLMLit pe Hugging Face 🚀**
---

**Retrieval-Augmented Generation (RAG)** folosind modelul **LLMLit** disponibil pe Hugging Face. RAG combină căutarea informațiilor relevante cu generarea de texte pentru a produce răspunsuri mai precise. Vom utiliza Hugging Face pentru a integra acest model și vom folosi o bază de date externă pentru a face interogări și a îmbogăți răspunsurile generate de modelul LLMLit.

#### 1. **Instalarea pachetelor necesare 🛠️**

În primul rând, trebuie să instalezi librăriile necesare pentru a lucra cu **Hugging Face** și **LLMLit**. Poți face acest lucru folosind pip:

```bash
pip install transformers datasets faiss-cpu
```

- `transformers` este pachetul care ne permite să interacționăm cu modelele de la Hugging Face.
- `datasets` ne ajută să gestionăm datele externe pentru căutare.
- `faiss-cpu` este opțional, dar îl recomandăm pentru căutarea vectorială rapidă a documentelor.

#### 2. **Încărcarea modelului LLMLit de pe Hugging Face 🔄**

Acum, putem încarcă modelul **LLMLit** folosind Hugging Face:

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

# Încărcăm modelul LLMLit și tokenizer-ul
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("LLMLit/LLMLit")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("LLMLit/LLMLit")
```

#### 3. **Configurarea bazei de date de documente 🔍**

Pentru a folosi RAG, avem nevoie de o sursă externă de documente pentru a recupera informațiile relevante. În exemplul de față, vom folosi **FAISS** pentru căutarea rapidă a documentelor. Începe prin a crea un index FAISS:

```python
import faiss
import numpy as np

# Crearea unui set de documente fictive
documents = [
    "LLMLit este un model puternic de procesare a limbajului natural.",
    "RAG combină generarea de texte cu căutarea de informații externe.",
    "Hugging Face oferă o platformă excelentă pentru modelele AI.",
    "FAISS este un tool de căutare vectorială rapidă pentru baze de date mari."
]

# Tokenizare și crearea vectorilor pentru documente
embedding_model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")

def encode_documents(documents):
    embeddings = []
    for doc in documents:
        inputs = tokenizer(doc, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
        with torch.no_grad():
            embeddings.append(embedding_model(**inputs).last_hidden_state.mean(dim=1).numpy())
    return np.vstack(embeddings)

document_vectors = encode_documents(documents)

# Crearea indexului FAISS
index = faiss.IndexFlatL2(document_vectors.shape[1])  # Distanta L2
index.add(document_vectors)
```

#### 4. **Căutarea celor mai relevante documente 🔍**

Acum, putem folosi FAISS pentru a căuta documentele cele mai relevante pe baza întrebării utilizatorului:

```python
def retrieve_documents(query, top_k=3):
    query_vector = encode_documents([query])  # Încodifică întrebarea
    distances, indices = index.search(query_vector, top_k)  # Căutăm cele mai apropiate documente
    return [documents[i] for i in indices[0]]

# Exemplu de interogare
query = "Cum se folosește RAG în aplicațiile AI?"
relevant_documents = retrieve_documents(query)
print(relevant_documents)
```

#### 5. **Generarea răspunsului folosind LLMLit 📝**

Acum că avem documentele relevante, le putem utiliza pentru a genera un răspuns contextului întrebării. Vom adăuga aceste documente la promptul nostru pentru LLMLit:

```python
def generate_answer(query, documents):
    context = " ".join(documents)  # Adăugăm documentele relevante ca și context
    prompt = f"Întrebare: {query}\nContext: {context}\nRăspuns:"

    # Tokenizarea promptului
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)

    # Generarea răspunsului
    outputs = model.generate(inputs['input_ids'], max_length=200, num_beams=5, early_stopping=True)
    answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return answer

# Generarea răspunsului final
answer = generate_answer(query, relevant_documents)
print(answer)
```

#### 6. **Rezultatul final 🎯**

În acest moment, ai un sistem complet RAG care combină **căutarea de documente externe** cu **generarea de text** utilizând LLMLit. Modelul va căuta informațiile relevante în documentele tale și va genera un răspuns informativ și precis.

---

### **Concluzie 🌟**

Implementarea **RAG** folosind **LLMLit** îmbunătățește semnificativ calitatea răspunsurilor oferite de modele de limbaj, deoarece acestea pot accesa o bază de date externă pentru a obține informații mai precise și mai detaliate. Utilizând Hugging Face și librăriile precum FAISS, poți construi un sistem puternic de întrebări și răspunsuri bazat pe RAG.

🔗 **Pentru a experimenta cu LLMLit și pentru mai multe informații, vizitează [pagina oficială Hugging Face a modelului LLMLit](https://huggingface.co/LLMLit/LLMLit).**

Sper că acest ghid îți va fi de ajutor! 😊


Multe surprize în viitor! 🎁✨
Suntem super entuziasmați să vă anunțăm că, în curând, vom adăuga multe freebies și documentație detaliată pentru toți dezvoltatorii care vor să învețe și să colaboreze cu noi! 📚🎉

🔧 Ce vei găsi?

Resurse gratuite pentru proiectele tale 💡
Ghiduri și tutoriale pas cu pas 📘
Exemple de cod și șabloane utile 📝
🌍 Rămâi conectat pentru a descoperi toate aceste resurse care te vor ajuta să îți duci proiectele la următorul nivel!


Așteptăm cu nerăbdare să lucrăm împreună și să facem pași mari în dezvoltarea AI-ului! 🌍✨

![Civis3.png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/6769b18893c0c9156b8265d5/pZch1_YVa6Ixc3d_eYxBR.png)


---