Instructions to use PyThaGo/LLMLit with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- llama-cpp-python
How to use PyThaGo/LLMLit with llama-cpp-python:
# !pip install llama-cpp-python from llama_cpp import Llama llm = Llama.from_pretrained( repo_id="PyThaGo/LLMLit", filename="LLMLit-0.2-8B-Instruct.gguf", )
llm.create_chat_completion( messages = "No input example has been defined for this model task." )
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps
- llama.cpp
How to use PyThaGo/LLMLit with llama.cpp:
Install from brew
brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama-server -hf PyThaGo/LLMLit # Run inference directly in the terminal: llama-cli -hf PyThaGo/LLMLit
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama-server -hf PyThaGo/LLMLit # Run inference directly in the terminal: llama-cli -hf PyThaGo/LLMLit
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 PyThaGo/LLMLit # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf PyThaGo/LLMLit
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 PyThaGo/LLMLit # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf PyThaGo/LLMLit
Use Docker
docker model run hf.co/PyThaGo/LLMLit
- LM Studio
- Jan
- Ollama
How to use PyThaGo/LLMLit with Ollama:
ollama run hf.co/PyThaGo/LLMLit
- Unsloth Studio new
How to use PyThaGo/LLMLit 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 PyThaGo/LLMLit 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 PyThaGo/LLMLit to start chatting
Using HuggingFace Spaces for Unsloth
# No setup required # Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser # Search for PyThaGo/LLMLit to start chatting
- Pi new
How to use PyThaGo/LLMLit with Pi:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama-server -hf PyThaGo/LLMLit
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": "PyThaGo/LLMLit" } ] } } }Run Pi
# Start Pi in your project directory: pi
- Hermes Agent new
How to use PyThaGo/LLMLit with Hermes Agent:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama-server -hf PyThaGo/LLMLit
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 PyThaGo/LLMLit
Run Hermes
hermes
- Docker Model Runner
How to use PyThaGo/LLMLit with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/PyThaGo/LLMLit
- Lemonade
How to use PyThaGo/LLMLit with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull PyThaGo/LLMLit
Run and chat with the model
lemonade run user.LLMLit-{{QUANT_TAG}}List all available models
lemonade list
Cristian Sas commited on
Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -295,6 +295,10 @@ print(response['message']['content'])
|
|
| 295 |
| **Teme si Agenti** | Theme si Chatbots multi-AI pentru asistență și suport | **Coming Soon** | Iunie 2025 |
|
| 296 |
🔧 **Rămâi conectat!** Detaliile suplimentare vor fi disponibile foarte curând!
|
| 297 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 298 |
---
|
| 299 |
### **Alătură-te Comunității PyThaGo.AI! 🚀**
|
| 300 |
---
|
|
@@ -325,17 +329,6 @@ Iată câteva dintre proiectele noastre la care poți contribui:
|
|
| 325 |

|
| 326 |
---
|
| 327 |
|
| 328 |
-
Multe surprize în viitor! 🎁✨
|
| 329 |
-
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! 📚🎉
|
| 330 |
-
|
| 331 |
-
🔧 Ce vei găsi?
|
| 332 |
-
|
| 333 |
-
Resurse gratuite pentru proiectele tale 💡
|
| 334 |
-
Ghiduri și tutoriale pas cu pas 📘
|
| 335 |
-
Exemple de cod și șabloane utile 📝
|
| 336 |
-
🌍 Rămâi conectat pentru a descoperi toate aceste resurse care te vor ajuta să îți duci proiectele la următorul nivel!
|
| 337 |
-
|
| 338 |
-
|
| 339 |
|
| 340 |
|
| 341 |
**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.
|
|
@@ -454,7 +447,15 @@ Implementarea **RAG** folosind **LLMLit** îmbunătățește semnificativ calita
|
|
| 454 |
Sper că acest ghid îți va fi de ajutor! 😊
|
| 455 |
|
| 456 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 457 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 458 |
|
| 459 |
|
| 460 |
Așteptăm cu nerăbdare să lucrăm împreună și să facem pași mari în dezvoltarea AI-ului! 🌍✨
|
|
|
|
| 295 |
| **Teme si Agenti** | Theme si Chatbots multi-AI pentru asistență și suport | **Coming Soon** | Iunie 2025 |
|
| 296 |
🔧 **Rămâi conectat!** Detaliile suplimentare vor fi disponibile foarte curând!
|
| 297 |
|
| 298 |
+
|
| 299 |
+
Metavers AI Assistant with LLMLit" 🌐🤖
|
| 300 |
+
"Metavers AI Assistant with LLMLit" va fi o aplicație inovatoare care integrează LLMLit în Metavers pentru a crea un asistent virtual interactiv și personalizat, care să interacționeze cu utilizatorii în timp real. Acest asistent AI va fi capabil să înțeleagă întrebări complexe, să ofere recomandări personalizate și să participe la conversații naturale, totul într-un mediu 3D imersiv, accesibil prin WebXR.
|
| 301 |
+
|
| 302 |
---
|
| 303 |
### **Alătură-te Comunității PyThaGo.AI! 🚀**
|
| 304 |
---
|
|
|
|
| 329 |

|
| 330 |
---
|
| 331 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 332 |
|
| 333 |
|
| 334 |
**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.
|
|
|
|
| 447 |
Sper că acest ghid îți va fi de ajutor! 😊
|
| 448 |
|
| 449 |
|
| 450 |
+
Multe surprize în viitor! 🎁✨
|
| 451 |
+
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! 📚🎉
|
| 452 |
+
|
| 453 |
+
🔧 Ce vei găsi?
|
| 454 |
|
| 455 |
+
Resurse gratuite pentru proiectele tale 💡
|
| 456 |
+
Ghiduri și tutoriale pas cu pas 📘
|
| 457 |
+
Exemple de cod și șabloane utile 📝
|
| 458 |
+
🌍 Rămâi conectat pentru a descoperi toate aceste resurse care te vor ajuta să îți duci proiectele la următorul nivel!
|
| 459 |
|
| 460 |
|
| 461 |
Așteptăm cu nerăbdare să lucrăm împreună și să facem pași mari în dezvoltarea AI-ului! 🌍✨
|