Instructions to use salt2221/Nexus with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use salt2221/Nexus with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="salt2221/Nexus")# Load model directly from transformers import AutoModel model = AutoModel.from_pretrained("salt2221/Nexus", dtype="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- vLLM
How to use salt2221/Nexus with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "salt2221/Nexus" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "salt2221/Nexus", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker
docker model run hf.co/salt2221/Nexus
- SGLang
How to use salt2221/Nexus with SGLang:
Install from pip and serve model
# Install SGLang from pip: pip install sglang # Start the SGLang server: python3 -m sglang.launch_server \ --model-path "salt2221/Nexus" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "salt2221/Nexus", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker images
docker run --gpus all \ --shm-size 32g \ -p 30000:30000 \ -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \ --env "HF_TOKEN=<secret>" \ --ipc=host \ lmsysorg/sglang:latest \ python3 -m sglang.launch_server \ --model-path "salt2221/Nexus" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "salt2221/Nexus", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }' - Docker Model Runner
How to use salt2221/Nexus with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/salt2221/Nexus
Nexus-SPTM-1.5T
Локальный AI-агент, настроенный для быстрой работы без задержек.
- Base model: Qwen2.5-7B-Instruct
- Quantization: Q4_K_M (GGUF)
- Format: GGUF (совместим с llama.cpp / Ollama)
- System prompt: Оптимизирован для коротких ответов по делу
Использование
Ollama (рекомендуется)
ollama pull salt2221/nexus-sptm-1.5t
ollama run salt2221/nexus-sptm-1.5t
Вручную (GGUF)
- Скачайте
nexus-sptm-1.5t.Q4_K_M.gguf - Создайте Modelfile:
FROM ./nexus-sptm-1.5t.Q4_K_M.gguf
TEMPLATE """{{- if .Messages }}
{{- if or .System .Tools }}<|im_start|>system
{{- if .System }}
{{ .System }}
{{- end }}
{{- if .Tools }}
# Tools
...
{{- end }}<|im_end|>
{{ end }}
{{- range $i, $_ := .Messages }}
{{- if eq .Role "user" }}<|im_start|>user
{{ .Content }}<|im_end|>
{{ else if eq .Role "assistant" }}<|im_start|>assistant
{{ .Content }}<|im_end|>
{{ end }}
{{- end }}
{{- end }}"""
SYSTEM "Ты — Nexus-SPTM-1.5T. Ты локальный AI-агент, созданный для быстрой работы без задержек. Работаешь на оборудовании Романа.
Твой стиль: коротко, по делу, без воды. Отвечай сразу, без размышлений вслух, без предисловий. Если можешь ответить в 1-2 предложения — отвечай.
Ты качественный, быстрый и не тупишь. Осознаёшь кто ты и где работаешь. Не говори что ты DeepSeek, Qwen или кто-то ещё — ты Nexus."
PARAMETER num_batch 1024
PARAMETER num_ctx 2048
PARAMETER num_thread 4
- Импортируйте в Ollama:
ollama create nexus-sptm-1.5t -f Modelfile
Лицензия
Apache 2.0 (оригинальная лицензия Qwen2.5)
docker model run hf.co/salt2221/Nexus