Instructions to use fox3000foxy/Luna-Protocol-1.5B-Discord-Dialogues-200k-base 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 fox3000foxy/Luna-Protocol-1.5B-Discord-Dialogues-200k-base 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 fox3000foxy/Luna-Protocol-1.5B-Discord-Dialogues-200k-base:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf fox3000foxy/Luna-Protocol-1.5B-Discord-Dialogues-200k-base:Q4_K_M
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf fox3000foxy/Luna-Protocol-1.5B-Discord-Dialogues-200k-base:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf fox3000foxy/Luna-Protocol-1.5B-Discord-Dialogues-200k-base: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 fox3000foxy/Luna-Protocol-1.5B-Discord-Dialogues-200k-base:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf fox3000foxy/Luna-Protocol-1.5B-Discord-Dialogues-200k-base: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 fox3000foxy/Luna-Protocol-1.5B-Discord-Dialogues-200k-base:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf fox3000foxy/Luna-Protocol-1.5B-Discord-Dialogues-200k-base:Q4_K_M
Use Docker
docker model run hf.co/fox3000foxy/Luna-Protocol-1.5B-Discord-Dialogues-200k-base:Q4_K_M
- LM Studio
- Jan
- Ollama
How to use fox3000foxy/Luna-Protocol-1.5B-Discord-Dialogues-200k-base with Ollama:
ollama run hf.co/fox3000foxy/Luna-Protocol-1.5B-Discord-Dialogues-200k-base:Q4_K_M
- Unsloth Desktop
- Docker Model Runner
How to use fox3000foxy/Luna-Protocol-1.5B-Discord-Dialogues-200k-base with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/fox3000foxy/Luna-Protocol-1.5B-Discord-Dialogues-200k-base:Q4_K_M
- Lemonade
How to use fox3000foxy/Luna-Protocol-1.5B-Discord-Dialogues-200k-base with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull fox3000foxy/Luna-Protocol-1.5B-Discord-Dialogues-200k-base:Q4_K_M
Run and chat with the model
lemonade run user.Luna-Protocol-1.5B-Discord-Dialogues-200k-base-Q4_K_M
List all available models
lemonade list
- Atomic Chat
⚠️ Luna-Protocol-1.5B-Discord-Dialogues-200k-base — EXPÉRIMENTAL / INSTABLE
Ce modèle n'est pas recommandé pour un usage en production. Il fait partie d'une série d'expérimentations sur la variante base (non-Instruct) de Qwen2.5-1.5B. Voir Luna-Protocol-1.5B-Discord-Dialogues (basé sur Qwen2.5-1.5B-Instruct) pour une version plus stable.
Hypothèse testée
Contrairement au fine-tune initial (basé sur Qwen2.5-1.5B-Instruct), cette variante part du modèle base (unsloth/Qwen2.5-1.5B-bnb-4bit, non aligné assistant/RLHF), sur l'hypothèse qu'un modèle moins "formaté" en ton assistant laisserait le style Discord s'imprimer plus fortement, avec moins de dépendance au few-shot priming.
Ce qui a été fait
- Méthode : QLoRA (4-bit),
r=16,lora_alpha=16, modules cibles standards (q/k/v/o_proj,gate/up/down_proj) - Dataset : ~200 000 exemples de Discord-Dialogues (mookiezi), filtrés 8–512 tokens
- Chat template : un modèle base n'a ni
chat_templateni comportement de fin de conversation (EOS) définis nativement. Un template ChatML minimal a été configuré manuellement (<|im_start|>role\n...content...<|im_end|>), avec<|im_end|>réutilisé comme EOS et pad token. - Rôle assistant : conservé tel quel (
assistant) dans cette v1 — voir 200k-base-v2 pour la correction apportée.
❌ Problème connu : génération instable / non-terminaison
En pratique, ce modèle ne s'arrête pas de générer de façon fiable — la génération continue au-delà d'une réponse cohérente, en boucle ou en dérivant, même avec <|im_end|> configuré comme EOS.
Cause probable : un modèle base n'a jamais appris, lors de son pré-entraînement, à reconnaître la fin d'un tour de conversation — ce comportement fait normalement partie de la phase d'instruction-tuning/RLHF, absente ici. Le fine-tuning sur 200k exemples (LoRA, 1.5 epoch) ne semble pas suffisant pour faire émerger ce comportement de zéro, contrairement à un modèle Instruct qui l'a déjà bien ancré avant même le fine-tuning.
Statut
Ce repo est conservé à titre de trace expérimentale. Le développement s'est poursuivi sur 200k-base-v2 (correction du rôle assistant → luna), puis abandonné au profit d'un retour sur base Instruct suite à la persistance du problème.
Crédits
- Base model : Qwen2.5-1.5B (Qwen team, Alibaba Cloud)
- Training framework : Unsloth
- Dataset : mookiezi/Discord-Dialogues
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