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 Settings
- llama.cpp
How to use PyThaGo/LLMLit 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 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 serve -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
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
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 serve -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 serve -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
- Atomic Chat new
- OpenClaw new
How to use PyThaGo/LLMLit with OpenClaw:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf PyThaGo/LLMLit
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 "PyThaGo/LLMLit" \ --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"
- 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
|
@@ -101,6 +101,79 @@ outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
|
|
| 101 |
|
| 102 |
---
|
| 103 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 104 |
Iată o documentație simplă și clară despre cum să instalezi **Ollama** și să rulezi **LLMLit** de pe Hugging Face.
|
| 105 |
|
| 106 |
---
|
|
|
|
| 101 |
|
| 102 |
---
|
| 103 |
|
| 104 |
+
|
| 105 |
+
# **📌 Ghid de Instalare: LM Studio + LLMLit pe Windows**
|
| 106 |
+
|
| 107 |
+
## **🔹 1. Instalarea LM Studio**
|
| 108 |
+
LM Studio este o aplicație desktop care permite descărcarea și rularea locală a modelelor LLM.
|
| 109 |
+
|
| 110 |
+
### **🖥️ Pasul 1: Descarcă și instalează LM Studio**
|
| 111 |
+
1️⃣ Mergi la site-ul oficial:
|
| 112 |
+
🔗 [LM Studio Download](https://lmstudio.ai/)
|
| 113 |
+
|
| 114 |
+
2️⃣ Descarcă versiunea pentru **Windows** și instalează aplicația.
|
| 115 |
+
|
| 116 |
+
3️⃣ După instalare, deschide **LM Studio**.
|
| 117 |
+
|
| 118 |
+
---
|
| 119 |
+
|
| 120 |
+
## **🔹 2. Descărcarea și Instalarea LLMLit**
|
| 121 |
+
Pentru a folosi **LLMLit**, trebuie să descarci modelul de pe **Hugging Face**.
|
| 122 |
+
|
| 123 |
+
### **🖥️ Pasul 2: Adăugarea Modelului în LM Studio**
|
| 124 |
+
1️⃣ **Deschide LM Studio** și mergi la tab-ul **"Model Catalog"**.
|
| 125 |
+
|
| 126 |
+
2️⃣ Caută modelul **LLMLit** manual sau folosește acest link pentru descărcare:
|
| 127 |
+
🔗 [LLMLit pe Hugging Face](https://huggingface.co/LLMLit/LLMLit-0.2-8B-Instruct)
|
| 128 |
+
|
| 129 |
+
3️⃣ Copiază linkul modelului și introdu-l în **LM Studio → "Download Custom Model"**.
|
| 130 |
+
|
| 131 |
+
4️⃣ Alege locația unde vrei să salvezi modelul și începe descărcarea.
|
| 132 |
+
|
| 133 |
+
---
|
| 134 |
+
|
| 135 |
+
## **🔹 3. Configurarea și Rularea LLMLit**
|
| 136 |
+
După ce ai descărcat modelul, trebuie să-l configurezi și să-l rulezi.
|
| 137 |
+
|
| 138 |
+
### **🖥️ Pasul 3: Setarea Modelului**
|
| 139 |
+
1️⃣ Mergi la **"Local Models"** în LM Studio.
|
| 140 |
+
|
| 141 |
+
2️⃣ Selectează **LLMLit-0.2-8B-Instruct** din listă.
|
| 142 |
+
|
| 143 |
+
3️⃣ Apasă **"Launch"** pentru a începe rularea modelului.
|
| 144 |
+
|
| 145 |
+
---
|
| 146 |
+
|
| 147 |
+
## **🔹 4. Interacțiunea cu LLMLit**
|
| 148 |
+
După ce modelul este activ, poți începe să-l folosești în LM Studio.
|
| 149 |
+
|
| 150 |
+
1️⃣ **Folosește interfața LM Studio** pentru a trimite mesaje direct modelului.
|
| 151 |
+
|
| 152 |
+
2️⃣ **Pentru integrare în Python**, instalează `ollama` și folosește următorul script:
|
| 153 |
+
|
| 154 |
+
```python
|
| 155 |
+
import ollama
|
| 156 |
+
|
| 157 |
+
response = ollama.chat(model='llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct',
|
| 158 |
+
messages=[{'role': 'user', 'content': 'Salut, cum pot folosi LLMLit?'}])
|
| 159 |
+
|
| 160 |
+
print(response['message']['content'])
|
| 161 |
+
```
|
| 162 |
+
|
| 163 |
+
---
|
| 164 |
+
|
| 165 |
+
## **🔹 5. Optimizarea Performanței**
|
| 166 |
+
Pentru a rula LLMLit mai eficient pe Windows:
|
| 167 |
+
✅ **Activează GPU Acceleration** dacă ai placă video compatibilă.
|
| 168 |
+
✅ **Folosește modele mai mici**, dacă sistemul tău nu are suficient RAM.
|
| 169 |
+
✅ **Optimizează parametrii modelului** din setările LM Studio pentru un echilibru între viteză și precizie.
|
| 170 |
+
|
| 171 |
+
---
|
| 172 |
+
|
| 173 |
+
🎉 **Gata!** Acum ai **LM Studio + LLMLit** instalat pe Windows și gata de utilizare! 🚀
|
| 174 |
+
|
| 175 |
+
|
| 176 |
+
|
| 177 |
Iată o documentație simplă și clară despre cum să instalezi **Ollama** și să rulezi **LLMLit** de pe Hugging Face.
|
| 178 |
|
| 179 |
---
|