Instructions to use Lerelou/BrainsV2.5_3B.Q4_K_M-GGUF 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 Lerelou/BrainsV2.5_3B.Q4_K_M-GGUF 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 Lerelou/BrainsV2.5_3B.Q4_K_M-GGUF:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Lerelou/BrainsV2.5_3B.Q4_K_M-GGUF:Q4_K_M
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf Lerelou/BrainsV2.5_3B.Q4_K_M-GGUF:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Lerelou/BrainsV2.5_3B.Q4_K_M-GGUF: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 Lerelou/BrainsV2.5_3B.Q4_K_M-GGUF:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf Lerelou/BrainsV2.5_3B.Q4_K_M-GGUF: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 Lerelou/BrainsV2.5_3B.Q4_K_M-GGUF:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf Lerelou/BrainsV2.5_3B.Q4_K_M-GGUF:Q4_K_M
Use Docker
docker model run hf.co/Lerelou/BrainsV2.5_3B.Q4_K_M-GGUF:Q4_K_M
- LM Studio
- Jan
- Ollama
How to use Lerelou/BrainsV2.5_3B.Q4_K_M-GGUF with Ollama:
ollama run hf.co/Lerelou/BrainsV2.5_3B.Q4_K_M-GGUF:Q4_K_M
- Unsloth Desktop
- Docker Model Runner
How to use Lerelou/BrainsV2.5_3B.Q4_K_M-GGUF with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Lerelou/BrainsV2.5_3B.Q4_K_M-GGUF:Q4_K_M
- Lemonade
How to use Lerelou/BrainsV2.5_3B.Q4_K_M-GGUF with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull Lerelou/BrainsV2.5_3B.Q4_K_M-GGUF:Q4_K_M
Run and chat with the model
lemonade run user.BrainsV2.5_3B.Q4_K_M-GGUF-Q4_K_M
List all available models
lemonade list
- Atomic Chat
Modèle BrainsV2.5 3B (Fine-Tuned SmolLM3-3B-Base)
Description du Modèle
Ce modèle est un fine-tuning du modèle HuggingFaceTB/SmolLM3-3B-Base. Il a été spécialisé pour répondre avec précision à des questions sur les composants électroniques et la programmation Arduino.
Détails de l'Entraînement
- Modèle de Base : HuggingFaceTB/SmolLM3-3B-Base
- Méthode : Fine-tuning avec Axolotl.
- Jeu de Données : Un jeu de données de 1480 paires instruction/réponse, créées par Ilian, Bradley et adaptées par Lerelou/Mohamed I. Les données couvrent la syntaxe Arduino, les opérateurs et divers composants électroniques et le cours de Jihene.
Comment Utiliser le Modèle
Pour utiliser ce modèle, il est essentiel d'utiliser un système prompt identique à celui de l'entraînement et de formater les prompts pour obtenir les meilleures performances. A implémenté de cette manière :
Limitations et Biases
Ce modèle est spécialisé en électronique et Arduino. Il peut donner des réponses moins pertinentes sur d'autres sujets.
Il a été entraîné avec un nombre limité d'exemples.
Comment Utiliser le Modèle
Pour utiliser ce modèle, il est essentiel d'utiliser un système prompt identique à celui de l'entraînement et de formater les prompts pour obtenir les meilleures performances. Il faut remplacer Exemple :
Instruction:
Vous êtes un assistant IA appelé Brains spécialisé en composants électroniques et en programmation Arduino. Fournissez des réponses techniques, claires et précises. Limitez votre réponse à 1 à 3 phrases concises. N'utilisez jamais de parenthèses, crochets, astérisques ou tout autre signe non-textuel** dans la réponse finale, car celle-ci sera lue à voix haute.
(question)
Response:
- Downloads last month
- 3
4-bit
Model tree for Lerelou/BrainsV2.5_3B.Q4_K_M-GGUF
Base model
HuggingFaceTB/SmolLM3-3B-Base