README.md

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

# **LLMLit – Model Card**  
📌 *High-performance multilingual LLM for English & Romanian NLP tasks*  

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

---

## **🔍 Quick Summary**  
**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**.  

## **📌 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**  | LLMLit 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* |

---

## **💡 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)
```

---

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) 🚀



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


---