Instructions to use Tyesee/ZuperAI-14B 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 Tyesee/ZuperAI-14B 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 Tyesee/ZuperAI-14B:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Tyesee/ZuperAI-14B:Q4_K_M
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf Tyesee/ZuperAI-14B:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Tyesee/ZuperAI-14B:Q4_K_M
Build from source code
git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp.git cd llama.cpp cmake -B build cmake --build build -j --target llama-app # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./build/bin/llama serve -hf Tyesee/ZuperAI-14B:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama cli -hf Tyesee/ZuperAI-14B:Q4_K_M
Use Docker
docker model run hf.co/Tyesee/ZuperAI-14B:Q4_K_M
- Llama new
- LM Studio
- Jan
- vLLM
How to use Tyesee/ZuperAI-14B with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "Tyesee/ZuperAI-14B" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "Tyesee/ZuperAI-14B", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/Tyesee/ZuperAI-14B:Q4_K_M
- Ollama
How to use Tyesee/ZuperAI-14B with Ollama:
ollama run hf.co/Tyesee/ZuperAI-14B:Q4_K_M
- Unsloth Desktop
- Pi
How to use Tyesee/ZuperAI-14B with Pi:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Tyesee/ZuperAI-14B: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": "Tyesee/ZuperAI-14B:Q4_K_M" } ] } } }Run Pi
# Start Pi in your project directory: pi
- Docker Model Runner
How to use Tyesee/ZuperAI-14B with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Tyesee/ZuperAI-14B:Q4_K_M
- Lemonade
How to use Tyesee/ZuperAI-14B with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull Tyesee/ZuperAI-14B:Q4_K_M
Run and chat with the model
lemonade run user.ZuperAI-14B-Q4_K_M
List all available models
lemonade list
- Hermes Agent
How to use Tyesee/ZuperAI-14B with Hermes Agent:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Tyesee/ZuperAI-14B: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 Tyesee/ZuperAI-14B:Q4_K_M
Run Hermes
hermes
- Atomic Chat
- OpenClaw
How to use Tyesee/ZuperAI-14B with OpenClaw:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Tyesee/ZuperAI-14B: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 "Tyesee/ZuperAI-14B: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"
File size: 7,168 Bytes
197725f | 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 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 | # -*- coding: utf-8 -*-
"""ZuperAI — кодинг-агент: по ТЗ генерирует целое решение + тесты → гоняет → чинит.
Отличие от verify.py: ориентирован на ЦЕЛЫЙ модуль/приложение (не одну функцию).
Пишет решение из нескольких функций/классов, сам пишет unittest-тесты, гоняет
их в песочнице и доводит до зелёного. Это «агент, который делает работу», а не
«генератор куска кода».
Запуск:
venv/Scripts/python.exe agent.py "Напиши модуль работы с CSV: чтение, фильтр, агрегация"
venv/Scripts/python.exe agent.py "FastAPI-приложение для заметок с SQLite"
Ключи:
--code deepseek|lmstudio|local кто пишет код (по умолчанию deepseek, если ключ есть)
--judge deepseek|lmstudio|local кто пишет тесты/судит (по умолчанию deepseek)
--attempts N число попыток (по умолчанию 5)
--keep не удалять песочницу
"""
import os
import sys
import tempfile
from webui import (deepseek_available, deepseek_generate,
lmstudio_available, lmstudio_generate)
from verify_util import (TEST_SYSTEM, VERIFY_ATTEMPTS, VERIFY_TIMEOUT,
run_tests, looks_like_tests, tail, ensure_unittest_header)
SYSTEM_AGENT = ("Ты — senior-разработчик. По описанию напиши ПОЛНОЕ решение: "
"весь нужный код в одном файле (solution.py) — функции, классы, "
"обработка ошибок, понятные русские комментарии и докстринги. "
"Не используй внешние зависимости сверх необходимого минимума. "
"Без пояснений вне кода и без ```.")
def _pick(flag, default, available):
if flag not in ("deepseek", "lmstudio", "local"):
return default
if flag == "deepseek" and not available[0]:
return default
if flag == "lmstudio" and not available[1]:
return default
return flag
def _gen(backend, msgs, max_tokens):
if backend == "deepseek":
from webui import _strip_fences
return _strip_fences(deepseek_generate(msgs, max_tokens=max_tokens))
if backend == "lmstudio":
from webui import _strip_fences
return _strip_fences(lmstudio_generate(msgs, max_tokens=max_tokens))
# local: transformers + LoRA 3B
from infer_smart import load, gen, _strip_fences as _sf
if not hasattr(_gen, "_model"):
_gen._model = load()
tok, model = _gen._model
return _sf(gen(tok, model, msgs, max_tokens=max_tokens))
def main():
args = sys.argv[1:]
code_backend, judge = "deepseek", "deepseek"
attempts, keep = VERIFY_ATTEMPTS, False
parts = []
i = 0
while i < len(args):
a = args[i]
if a == "--code" and i + 1 < len(args):
code_backend = args[i + 1]; i += 2; continue
if a == "--judge" and i + 1 < len(args):
judge = args[i + 1]; i += 2; continue
if a == "--attempts" and i + 1 < len(args):
attempts = int(args[i + 1]); i += 2; continue
if a == "--keep":
keep = True; i += 1; continue
parts.append(a); i += 1
prompt = " ".join(parts)
if not prompt:
prompt = "Модуль работы с CSV: чтение файла, фильтрация строк, агрегация по колонке"
avail = (deepseek_available(), lmstudio_available())
code_backend = _pick(code_backend, "deepseek" if avail[0] else "local", avail)
judge = _pick(judge, "deepseek" if avail[0] else "local", avail)
sandbox = tempfile.mkdtemp(prefix="zuperai_agent_")
print(f"[*] код: {code_backend}, судья: {judge}")
# 1) судья пишет тесты по ТЗ
t_msgs = [{"role": "system", "content": TEST_SYSTEM},
{"role": "user",
"content": f"Задача: {prompt}\n\nНапиши unittest-тесты, которые "
f"импортируют решение из solution и проверяют корректность "
f"всех заявленных возможностей. Верни ТОЛЬКО код тестов."}]
tests = ensure_unittest_header(_gen(judge, t_msgs, 1536))
# 2) код-агент пишет решение, гоняем, чиним
msgs = [{"role": "system", "content": SYSTEM_AGENT},
{"role": "user",
"content": f"Задача: {prompt}\n\nТесты:\n{tests}\n\n"
f"Напиши полное решение (solution.py), проходящее эти тесты."}]
code = ""
for attempt in range(1, attempts + 1):
if not code:
code = _gen(code_backend, msgs, 1536)
print(f"[попытка {attempt}/{attempts}] генерирую решение…", file=sys.stderr)
else:
print(f"[попытка {attempt}/{attempts}] тестирую исправленное…", file=sys.stderr)
ok, out = run_tests(code, tests, sandbox, VERIFY_TIMEOUT)
if ok:
print(code)
print(f"\n[OK] тесты прошли, попытка {attempt}")
print("----- тесты -----")
print(tests)
if keep:
print("песочница:", sandbox)
return
print(f"[попытка {attempt}] упало:\n{tail(out)}", file=sys.stderr)
msgs.append({"role": "assistant", "content": code})
msgs.append({"role": "user",
"content": f"Решение не прошло тесты:\n{tail(out)}\n\n"
f"Определи, где ошибка (в решении или в тесте), и верни "
f"исправленный КОД либо исправленный ТЕСТ — одно из двух."})
fix = _gen(judge, msgs, 1536)
if looks_like_tests(fix):
tests = ensure_unittest_header(fix)
code = ""
msgs = msgs[:2]
msgs[1] = {"role": "user",
"content": f"Задача: {prompt}\n\nТесты:\n{tests}\n\n"
f"Напиши полное решение (solution.py), проходящее тесты."}
else:
code = fix
msgs[-2] = {"role": "assistant", "content": code}
print(code)
print(f"\n[!] за {attempts} попыток не прошло — выше последний вариант")
print("----- тесты -----")
print(tests)
if keep:
print("песочница:", sandbox)
if __name__ == "__main__":
main()
|