Hugging Face's logo

PyThaGo
/
LLMLit

GGUF
English
Romanian
LLMLiT
Romania
LLM
Inference Endpoints
imatrix
conversational
Model card Files Community
4
LLMLit / README.md
Cristian Sas
Update README.md
94ecc32 verified
preview code
|
raw
history blame
11.1 kB
metadata
license: mit
language:
  - en
  - ro
base_model:
  - LLMLit/LLMLit
tags:
  - LLMLiT
  - Romania
  - LLM
datasets:
  - LLMLit/LitSet
metrics:
  - accuracy
  - character
  - code_eval

Civis3.png

LLMLit – Model Card

📌 High-performance multilingual LLM for English & Romanian NLP tasks

🔗 LLMLit on Hugging Face
🔗 LitSeekR1 on Hugging Face

🔍 Quick Summary

LLMLit este un model de limbaj mare (LLM) performant, multilingv, optimizat din Meta’s Llama 3.1 8B Instruct. Este conceput pentru task-uri NLP în limba engleză și română, având capacități avansate de urmărire a instrucțiunilor, înțelegere contextuală și generare de conținut precis.

📌 Model Details

🔹 Descriere: LLMLit poate fi utilizat pentru generare de conținut, sumarizare, răspuns la întrebări și multe altele.
🔹 Fine-tuning: Modelul a fost antrenat pentru adherarea la instrucțiuni de înaltă calitate și o mai bună înțelegere a contextului.
🔹 Utilizatori țintă: Dezvoltatori, cercetători și companii care au nevoie de soluții NLP fiabile.

Caracteristici Detalii
🏢 Dezvoltat de PyThaGo.AI Development Team
💰 Finanțare Contribuții open-source & sponsori privați
🌍 Limbaje Engleză (en), Română (ro)
🏷 Licență MIT
🔗 Model de bază meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct
📂 Resurse GitHub Repository / Paper: To be published
🚀 Demo Coming Soon

Coming Soon: Modele de Generare Imagine și Video 🎨🎬

Modelele de generare imagine și video sunt pe cale să fie lansate! Așteaptă-te la posibilități creative nelimitate. Iată modelele ce vor fi disponibile curând:

Model Descriere Status Data estimată
ImageGen Generare de imagini detaliate pe baza de text Coming Soon Martie 2025
VideoGen Creare de clipuri video pe baza descrierilor textuale Coming Soon Aprilie 2025
DeepArt Transformă pozele în opere de artă (stil artistic) Coming Soon Mai 2025
SceneBuilder Creare de scene video animate folosind AI Coming Soon Iunie 2025
SynthWave Generare de video pe bază de muzică și text Coming Soon Iulie 2025

🎥 Transformă-ți ideile în realitate! Modelele noastre de generare îți vor permite să creezi imagini și video într-un mod rapid și inovator!

💡 Utilizări principale

✅ Utilizare directă

LLMLit poate fi aplicat la:
✔️ Generarea de răspunsuri asemănătoare celor umane
✔️ Traducere între engleză și română
✔️ Sumarizarea articolelor, rapoartelor și documentelor
✔️ Răspuns la întrebări complexe cu sensibilitate la context

🚀 Utilizare avansată (fine-tuning & integrare)

LLMLit poate fi optimizat pentru:
🗨️ Chatboți & asistenți virtuali
📚 Instrumente educaționale bilingve
⚖️ Analiza documentelor legale/medicale
🛒 Automatizare în e-commerce & suport clienți

❌ Utilizări nerecomandate

⛔ Aplicații neetice (dezinformare, manipulare)
⛔ Luarea deciziilor critice fără supervizare umană
⛔ Task-uri care necesită performanță în timp real

⚠️ Bias, Riscuri și Limitări

🔍 Bias: Modelul poate reflecta bias-urile existente în datele de antrenament.
⚠️ Riscuri: Poate genera informații inexacte sau neconforme.
📌 Limitări:

  • Performanța depinde de calitatea prompturilor.
  • Înțelegere limitată a domeniilor foarte tehnice sau de nișă.

🔹 Recomandări:
✔️ Revizuirea output-ului pentru aplicații sensibile.
✔️ Fine-tuning pentru sarcini specifice pentru minimizarea riscurilor.

🚀 Cum să începi cu LLMLit

Pentru a utiliza LLMLit, instalează librăriile necesare și încarcă modelul: 

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Încarcă modelul și tokenizer-ul
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct")

# Generează text
inputs = tokenizer("Your prompt here", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)

📌 Ghid de Instalare: LM Studio + LLMLit pe Windows

🔹 1. Instalarea LM Studio

LM Studio este o aplicație desktop care permite descărcarea și rularea locală a modelelor LLM.

🖥️ Pasul 1: Descarcă și instalează LM Studio

1️⃣ Mergi la site-ul oficial:
🔗 LM Studio Download

2️⃣ Descarcă versiunea pentru Windows și instalează aplicația.

3️⃣ După instalare, deschide LM Studio.

🔹 2. Descărcarea și Instalarea LLMLit

Pentru a folosi LLMLit, trebuie să descarci modelul de pe Hugging Face.

🖥️ Pasul 2: Adăugarea Modelului în LM Studio

1️⃣ Deschide LM Studio și mergi la tab-ul "Model Catalog".

2️⃣ Caută modelul LLMLit manual sau folosește acest link pentru descărcare:
🔗 LLMLit pe Hugging Face

3️⃣ Copiază linkul modelului și introdu-l în LM Studio → "Download Custom Model".

4️⃣ Alege locația unde vrei să salvezi modelul și începe descărcarea.

🔹 3. Configurarea și Rularea LLMLit

După ce ai descărcat modelul, trebuie să-l configurezi și să-l rulezi.

🖥️ Pasul 3: Setarea Modelului

1️⃣ Mergi la "Local Models" în LM Studio.

2️⃣ Selectează LLMLit-0.2-8B-Instruct din listă.

3️⃣ Apasă "Launch" pentru a începe rularea modelului.

🔹 4. Interacțiunea cu LLMLit

După ce modelul este activ, poți începe să-l folosești în LM Studio.

1️⃣ Folosește interfața LM Studio pentru a trimite mesaje direct modelului.

2️⃣ Pentru integrare în Python, instalează ollama și folosește următorul script: 

import ollama

response = ollama.chat(model='llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct', 
                       messages=[{'role': 'user', 'content': 'Salut, cum pot folosi LLMLit?'}])

print(response['message']['content'])

🔹 5. Optimizarea Performanței

Pentru a rula LLMLit mai eficient pe Windows:
✅ Activează GPU Acceleration dacă ai placă video compatibilă.
✅ Folosește modele mai mici, dacă sistemul tău nu are suficient RAM.
✅ Optimizează parametrii modelului din setările LM Studio pentru un echilibru între viteză și precizie.

🎉 Gata! Acum ai LM Studio + LLMLit instalat pe Windows și gata de utilizare! 🚀

🖥️Iată o documentație simplă și clară despre cum să instalezi Ollama și să rulezi LLMLit de pe Hugging Face.

📌 Ghid de Instalare: Ollama + LLMLit

🔹 Pasul 1: Instalarea Ollama

Ollama este un framework ușor pentru rularea modelelor LLM (Large Language Models) local.

🖥️ Pentru macOS & Linux

1️⃣ Deschide un terminal și rulează: 

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

2️⃣ Repornește terminalul pentru a aplica modificările.

🖥️ Pentru Windows (Necesită WSL2)

1️⃣ Activează WSL2 și instalează Ubuntu:

  • Deschide PowerShell ca administrator și rulează:
wsl --install
  • Repornește computerul.

2️⃣ Instalează Ollama în WSL2: 

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

3️⃣ Verifică dacă Ollama este instalat corect: 

ollama

Dacă apare meniul de utilizare, instalarea a fost realizată cu succes! 🎉

🔹 Pasul 2: Instalarea LLMLit de pe Hugging Face

LLMLit poate fi descărcat și rulat în Ollama folosind comanda ollama pull.

1️⃣ Deschide un terminal și rulează: 

ollama pull llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct

2️⃣ Verifică dacă modelul a fost instalat: 

ollama list

Ar trebui să vezi LLMLit în lista de modele disponibile. ✅

🔹 Pasul 3: Rularea LLMLit în Ollama

După instalare, poți începe să interacționezi cu LLMLit astfel: 

ollama run llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct

Aceasta va deschide o sesiune locală unde poți discuta cu modelul. 🤖

Pentru a trimite un prompt personalizat: 

ollama run llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct "Salut, cum pot folosi LLMLit?"

🔹 Pasul 4: Utilizarea LLMLit în Python

Dacă vrei să integrezi LLMLit într-un script Python, instalează librăria necesară: 

pip install ollama

Apoi, creează un script Python: 

import ollama

response = ollama.chat(model='llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Cum funcționează LLMLit?'}])
print(response['message']['content'])

🚀 Gata! Acum ai Ollama + LLMLit instalat și pregătit de utilizare local!😊

🔗 Mai multe detalii: LLMLit on Hugging Face 🚀

Coming Soon! 🚀

Noua funcționalitate va fi disponibilă curând! Fii pregătit să explorezi opțiuni personalizate pentru aplicațiile tale. Iată o privire asupra parametrilor ce urmează să fie integrați:

Parametru Descriere Status Data estimată
Low-Code Builder Construiește aplicații fără a scrie mult cod Coming Soon Martie 2025
AI Integration Integrare completă cu modelele AI Coming Soon Aprilie 2025
Voice Control Suport complet pentru comenzi vocale Coming Soon Mai 2025
RAG Support Generare augmentată prin recuperare Coming Soon Iunie 2025
Teme si Agenti Theme si Chatbots multi-AI pentru asistență și suport Coming Soon Iunie 2025
🔧 Rămâi conectat! Detaliile suplimentare vor fi disponibile foarte curând!

Civis3.png