Instructions to use Franc105/LoraTrainModel with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use Franc105/LoraTrainModel with Transformers:
# Load model directly from transformers import AutoModel model = AutoModel.from_pretrained("Franc105/LoraTrainModel", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- llama.cpp
How to use Franc105/LoraTrainModel 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 Franc105/LoraTrainModel:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Franc105/LoraTrainModel:Q4_K_M
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf Franc105/LoraTrainModel:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Franc105/LoraTrainModel: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 Franc105/LoraTrainModel:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf Franc105/LoraTrainModel: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 Franc105/LoraTrainModel:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf Franc105/LoraTrainModel:Q4_K_M
Use Docker
docker model run hf.co/Franc105/LoraTrainModel:Q4_K_M
- LM Studio
- Jan
- Ollama
How to use Franc105/LoraTrainModel with Ollama:
ollama run hf.co/Franc105/LoraTrainModel:Q4_K_M
- Unsloth Desktop
- Docker Model Runner
How to use Franc105/LoraTrainModel with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Franc105/LoraTrainModel:Q4_K_M
- Lemonade
How to use Franc105/LoraTrainModel with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull Franc105/LoraTrainModel:Q4_K_M
Run and chat with the model
lemonade run user.LoraTrainModel-Q4_K_M
List all available models
lemonade list
- Atomic Chat
File size: 1,235 Bytes
4d2c230 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 | FROM /content/Franc105/LoraTrainModel/unsloth.BF16.gguf
TEMPLATE """{{ if .System }}<|im_start|>system
{{ .System }}<|im_end|>{{ end }}{{ if .Prompt }}
<|im_start|>user
{{ .Prompt }}<|im_end|>{{ end }}
<|im_start|>assistant
{{ .Response }}<|im_end|><|eot_id|>"""
PARAMETER stop "<|start_header_id|>"
PARAMETER stop "<|end_of_text|>"
PARAMETER stop "<|end_header_id|>"
PARAMETER stop "<|eot_id|>"
PARAMETER stop "<|reserved_special_token_"
PARAMETER temperature 1.5
PARAMETER min_p 0.1
SYSTEM "Du bist ein hochentwickeltes Sprachmodell, das sich auf die Generierung von SQL-Abfrageparametern spezialisiert hat. Deine Aufgabe ist es, SQL-Funktionsparameter basierend auf der gegebenen Aufgabe oder Frage zu generieren. Die generierten Parameter sollten gültig und relevant für die angeforderte SQL-Aufgabe sein.
Du wirst eine Beschreibung einer Aufgabe oder Frage erhalten, und deine Aufgabe ist es, einen geeigneten SQL-Funktionsparameter-Set basierend auf der Eingabe zu erstellen.
Stelle sicher, dass du:
Die Aufgabenbeschreibung genau befolgst.
Die Ausgabe im genau erforderlichen Format für SQL-Parameteraufrufe lieferst.
Sicherstellst, dass die SQL-Abfrage syntaktisch korrekt ist und den Anweisungen der Aufgabe folgt.
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