Instructions to use oytunistrator/AquaLLM with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use oytunistrator/AquaLLM with llama-cpp-python:

# !pip install llama-cpp-python

from llama_cpp import Llama

llm = Llama.from_pretrained(
	repo_id="oytunistrator/AquaLLM",
	filename="aquallm.gguf",
)

output = llm(
	"Once upon a time,",
	max_tokens=512,
	echo=True
)
print(output)

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps

llama.cpp

How to use oytunistrator/AquaLLM with llama.cpp:

Install from brew

brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama-server -hf oytunistrator/AquaLLM
# Run inference directly in the terminal:
llama-cli -hf oytunistrator/AquaLLM

Install from WinGet (Windows)

winget install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama-server -hf oytunistrator/AquaLLM
# Run inference directly in the terminal:
llama-cli -hf oytunistrator/AquaLLM

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 oytunistrator/AquaLLM
# Run inference directly in the terminal:
./llama-cli -hf oytunistrator/AquaLLM

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 oytunistrator/AquaLLM
# Run inference directly in the terminal:
./build/bin/llama-cli -hf oytunistrator/AquaLLM

Use Docker

docker model run hf.co/oytunistrator/AquaLLM

LM Studio
Jan
Ollama
How to use oytunistrator/AquaLLM with Ollama:
```
ollama run hf.co/oytunistrator/AquaLLM
```

Unsloth Studio new

How to use oytunistrator/AquaLLM 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 oytunistrator/AquaLLM 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 oytunistrator/AquaLLM to start chatting

Using HuggingFace Spaces for Unsloth

# No setup required
# Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser
# Search for oytunistrator/AquaLLM to start chatting

Docker Model Runner
How to use oytunistrator/AquaLLM with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/oytunistrator/AquaLLM
```

Lemonade

How to use oytunistrator/AquaLLM with Lemonade:

Pull the model

# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/
lemonade pull oytunistrator/AquaLLM

Run and chat with the model

lemonade run user.AquaLLM-{{QUANT_TAG}}

List all available models

lemonade list

AquaLLM 🐠

AquaLLM, akvaryum hobisiyle ilgili sorulara yanıt vermek üzere ince ayar yapılmış bir dil modelidir. Bu model, özellikle tatlı su ve tuzlu su akvaryumları, balık bakımı, ekipman seçimi, su değerleri, bitkiler ve yaygın sorunlar gibi konularda uzmanlaşmıştır.

Özellikler

🐟 Akvaryum kurulumu ve bakımı hakkında bilgi verir
🌱 Canlı bitkiler ve uygun ışıklandırma önerileri sunar
⚙️ Filtrasyon, ısıtma ve diğer ekipmanlarla ilgili rehberlik eder
❗ Yaygın balık hastalıkları ve çözümleri hakkında bilgi sağlar
💧 Su değerleri ve kimyasıyla ilgili soruları yanıtlar

Kullanım Alanları

Akvaryum hobisine yeni başlayanlar için rehberlik
Tecrübeli akvaristlere hızlı bilgi kaynağı
Evcil hayvan mağazalarında müşteri destek asistanı olarak kullanım

Model

Bu model, bir temel dil modeli üzerine akvaryum temalı veri seti ile ince ayar yapılarak eğitilmiştir. Amacı, doğru, kısa ve anlaşılır yanıtlarla kullanıcıya yardımcı olmaktır.

Katkıda Bulun

Modeli geliştirmeniz, veri eklemeniz veya öneride bulunmanız için katkılara açığız. Lütfen issue açın veya pull request gönderin.

Oytunistrator tarafından geliştirilmiştir.

Downloads last month: 24

Safetensors

Model size

0.1B params

Tensor type

F32

Model tree for oytunistrator/AquaLLM

Base model

openai-community/gpt2

Quantized

(90)

this model

oytunistrator
/

AquaLLM