Instructions to use Slaxikov/VokiLLM with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- llama.cpp
How to use Slaxikov/VokiLLM 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 Slaxikov/VokiLLM:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Slaxikov/VokiLLM:Q4_K_M
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf Slaxikov/VokiLLM:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Slaxikov/VokiLLM:Q4_K_M
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 Slaxikov/VokiLLM:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf Slaxikov/VokiLLM:Q4_K_M
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 Slaxikov/VokiLLM:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf Slaxikov/VokiLLM:Q4_K_M
Use Docker
docker model run hf.co/Slaxikov/VokiLLM:Q4_K_M
- LM Studio
- Jan
- Ollama
How to use Slaxikov/VokiLLM with Ollama:
ollama run hf.co/Slaxikov/VokiLLM:Q4_K_M
- Unsloth Studio
How to use Slaxikov/VokiLLM 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 Slaxikov/VokiLLM 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 Slaxikov/VokiLLM to start chatting
Using HuggingFace Spaces for Unsloth
# No setup required # Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser # Search for Slaxikov/VokiLLM to start chatting
- Pi
How to use Slaxikov/VokiLLM with Pi:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Slaxikov/VokiLLM:Q4_K_M
Configure the model in Pi
# Install Pi: npm install -g @earendil-works/pi-coding-agent # Add to ~/.pi/agent/models.json: { "providers": { "llama-cpp": { "baseUrl": "http://localhost:8080/v1", "api": "openai-completions", "apiKey": "none", "models": [ { "id": "Slaxikov/VokiLLM:Q4_K_M" } ] } } }Run Pi
# Start Pi in your project directory: pi
- Docker Model Runner
How to use Slaxikov/VokiLLM with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Slaxikov/VokiLLM:Q4_K_M
- Lemonade
How to use Slaxikov/VokiLLM with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull Slaxikov/VokiLLM:Q4_K_M
Run and chat with the model
lemonade run user.VokiLLM-Q4_K_M
List all available models
lemonade list
- Hermes Agent
How to use Slaxikov/VokiLLM with Hermes Agent:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Slaxikov/VokiLLM:Q4_K_M
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 Slaxikov/VokiLLM:Q4_K_M
Run Hermes
hermes
- Atomic Chat
- OpenClaw
How to use Slaxikov/VokiLLM with OpenClaw:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Slaxikov/VokiLLM:Q4_K_M
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 "Slaxikov/VokiLLM:Q4_K_M" \ --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"
Upload 2 files
Browse files- .gitattributes +1 -0
- imatrix-calib.txt +44 -0
- imatrix-vokillm.gguf +3 -0
.gitattributes
CHANGED
|
@@ -56,3 +56,4 @@ vokillm-0.5b-instruct-q5_k_m.gguf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
|
| 56 |
vokillm-0.5b-instruct-q5_k_s.gguf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
| 57 |
vokillm-0.5b-instruct-q6_k.gguf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
| 58 |
vokillm-0.5b-instruct-q8_0.gguf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
|
|
|
|
|
| 56 |
vokillm-0.5b-instruct-q5_k_s.gguf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
| 57 |
vokillm-0.5b-instruct-q6_k.gguf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
| 58 |
vokillm-0.5b-instruct-q8_0.gguf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
| 59 |
+
imatrix-vokillm.gguf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
|
imatrix-calib.txt
ADDED
|
@@ -0,0 +1,44 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
Ты — полезный ассистент. Отвечай кратко и по делу.
|
| 2 |
+
|
| 3 |
+
Сделай краткое резюме текста и перечисли 5 ключевых пунктов.
|
| 4 |
+
|
| 5 |
+
Объясни разницу между TCP и UDP простыми словами.
|
| 6 |
+
|
| 7 |
+
Напиши пример кода на Python: чтение JSON файла и вывод значения по ключу.
|
| 8 |
+
|
| 9 |
+
Придумай 10 идей для постов в блоге про обучение языкам.
|
| 10 |
+
|
| 11 |
+
Составь план тренировки на 3 дня в неделю для новичка.
|
| 12 |
+
|
| 13 |
+
Переведи на английский: «Сегодня хорошая погода, но вечером будет дождь».
|
| 14 |
+
|
| 15 |
+
Дай советы по оптимизации производительности Windows 10.
|
| 16 |
+
|
| 17 |
+
Реши задачу: если поезд едет 120 км за 2 часа, какая скорость?
|
| 18 |
+
|
| 19 |
+
Напиши короткую историю на 8–10 предложений в жанре научной фантастики.
|
| 20 |
+
|
| 21 |
+
Ниже — набор разных текстов для калибровки. Прочитай их и продолжи тему, сохраняя стиль.
|
| 22 |
+
|
| 23 |
+
Текст 1: В далёком городе люди начали замечать странные сбои в работе времени: часы спешили в одном квартале и отставали в другом. Ученые построили карту аномалий и обнаружили, что они совпадают с линиями старых подземных тоннелей. Экспедиция спустилась вниз и нашла устройство, похожее на огромный маятник, который был подключён к сети из кабелей и катушек. Прибор издавал тихое гудение и реагировал на человеческую речь, меняя частоту. Команда решила отключить питание, но тогда город на мгновение застыл, как кадр в кино.
|
| 24 |
+
|
| 25 |
+
Текст 2: Представь, что тебе нужно объяснить ребёнку, что такое “контекст” в разговоре. Приведи три примера, где одно и то же слово меняет смысл из-за контекста. Затем составь 10 вопросов к собеседнику, чтобы уточнить контекст, если он неясен.
|
| 26 |
+
|
| 27 |
+
Текст 3: Напиши небольшое эссе о том, почему важно проверять источники информации в интернете. Укажи признаки надёжного источника и перечисли типичные ошибки мышления, которые мешают людям отличать правду от вымысла.
|
| 28 |
+
|
| 29 |
+
Текст 4: Сгенерируй пошаговую инструкцию: как установить программу, как проверить контрольную сумму файла, как создать резервную копию и как откатиться в случае ошибки. Добавь предупреждения о рисках и предложи безопасные альтернативы.
|
| 30 |
+
|
| 31 |
+
Текст 5: Составь список терминов (не меньше 30) по темам: программирование, сети, операционные системы, машинное обучение, безопасность. Для каждого термина дай определение в 1–2 предложения и короткий пример.
|
| 32 |
+
|
| 33 |
+
Текст 6: Напиши диалог между двумя персонажами: инженер и художник спорят о том, что важнее — точность или выразительность. Пусть в диалоге будут аргументы, контраргументы и компромисс.
|
| 34 |
+
|
| 35 |
+
Текст 7: Длинный нейтральный текст для чтения:
|
| 36 |
+
В современном мире многие процессы автоматизируются, и это меняет привычные способы работы. Люди учатся формулировать задачи более точно, потому что системы требуют ясных инструкций. Там, где раньше хватало приблизительного описания, теперь важно указать ограничения, формат результата и критерии успеха. При этом остаётся место творчеству: можно подобрать стиль, тон и структуру ответа. Полезно проверять промежуточные р��зультаты и уточнять требования, если они изменились. Хорошая практика — записывать решения и причины выбора, чтобы позже было проще поддерживать проект.
|
| 37 |
+
Повтори этот абзац несколько раз, сохраняя смысл, но слегка меняя формулировки, порядок предложений и отдельные слова, чтобы текст оставался разнообразным.
|
| 38 |
+
|
| 39 |
+
В современном мире многие процессы автоматизируются, и это меняет привычные способы работы. Люди учатся формулировать задачи более точно, потому что системы требуют ясных инструкций. Там, где раньше хватало приблизительного описания, теперь важно указать ограничения, формат результата и критерии успеха. При этом остаётся место творчеству: можно подобрать стиль, тон и структуру ответа. Полезно проверять промежуточные результаты и уточнять требования, если они изменились. Хорошая практика — записывать решения и причины выбора, чтобы позже было проще поддерживать проект.
|
| 40 |
+
|
| 41 |
+
В современном мире всё больше задач автоматизируется, и это меняет привычные подходы к работе. Люди учатся описывать цели точнее, потому что системы лучше работают с ясными инструкциями. Там, где раньше хватало общего наброска, теперь важно заранее указать ограничения, формат результата и критерии успеха. При этом остаётся пространство для творчества: можно выбрать стиль, тон и структуру ответа. Полезно проверять промежуточные результаты и уточнять требования по ходу работы. Также помогает фиксировать решения и причины выбора, чтобы потом было проще сопровождать проект.
|
| 42 |
+
|
| 43 |
+
Сегодня многие процессы автоматизируются, и из-за этого меняются привычные способы работы. Мы учимся формулировать задачи точнее, потому что системам нужны ясные инструкции. Там, где раньше достаточно было приблизительного описания, теперь важно указать ограничения, формат результата и критерии успеха. Но творчество не исчезает: можно подобрать стиль, тон и структуру ответа. Практично проверять промежуточные результаты и уточнять требования, если они меняются. Ещё одна полезная привычка — записывать решения и причины выбора, чтобы позже легче поддерживать проект.
|
| 44 |
+
|
imatrix-vokillm.gguf
ADDED
|
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
| 2 |
+
oid sha256:19514656f7178f26a717b5ddc8e844cb3e8215646a2aecb9cc56d262c5d754c5
|
| 3 |
+
size 1008928
|