Instructions to use hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF with llama-cpp-python:

# !pip install llama-cpp-python

from llama_cpp import Llama

llm = Llama.from_pretrained(
	repo_id="hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF",
	filename="SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-IQ4_XS.gguf",
)

llm.create_chat_completion(
	messages = [
		{
			"role": "user",
			"content": "What is the capital of France?"
		}
	]
)

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps Settings

llama.cpp

How to use hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF with llama.cpp:

Install from brew

brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama-server -hf hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF:IQ4_XS
# Run inference directly in the terminal:
llama-cli -hf hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF:IQ4_XS

Install from WinGet (Windows)

winget install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama-server -hf hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF:IQ4_XS
# Run inference directly in the terminal:
llama-cli -hf hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF:IQ4_XS

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 hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF:IQ4_XS
# Run inference directly in the terminal:
./llama-cli -hf hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF:IQ4_XS

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 hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF:IQ4_XS
# Run inference directly in the terminal:
./build/bin/llama-cli -hf hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF:IQ4_XS

Use Docker

docker model run hf.co/hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF:IQ4_XS

LM Studio
Jan

vLLM

How to use hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF:IQ4_XS

Ollama
How to use hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF with Ollama:
```
ollama run hf.co/hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF:IQ4_XS
```

Unsloth Studio

How to use hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF with Unsloth Studio:

Install Unsloth Studio (macOS, Linux, WSL)

curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh
# Run unsloth studio
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888
# Then open http://localhost:8888 in your browser
# Search for hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF to start chatting

Install Unsloth Studio (Windows)

irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex
# Run unsloth studio
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888
# Then open http://localhost:8888 in your browser
# Search for hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF to start chatting

Using HuggingFace Spaces for Unsloth

# No setup required
# Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser
# Search for hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF to start chatting

Atomic Chat new
Docker Model Runner
How to use hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF:IQ4_XS
```

Lemonade

How to use hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF with Lemonade:

Pull the model

# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/
lemonade pull hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF:IQ4_XS

Run and chat with the model

lemonade run user.SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF-IQ4_XS

List all available models

lemonade list

SIP-med-LLM/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instructのバージョン1.0.0をGGUF変換し、量子化したものです。

元モデルの入手

HF形式のモデルをローカルにhf downloadし、足りないtokeninzer.modelファイルはllm-jp/llm-jp-tokenizerの llm-jp-tokenizer-100k.ver3.0b1.modelを移植しています。

GGUF変換

参考：Tutorial: How to convert HuggingFace model to GGUF format [UPDATED]

convert_hf_to_gguf_update.pyのmodelsに {"name": "default", "tokt": TOKENIZER_TYPE.SPM, "repo": "/LOCAL/REPOSITORY/FOLDER", }, を追加し、convert_hf_to_gguf_update.py実行。

~~convert_hf_to_gguf.pyではclass LlamaModelのmodify_tensorsメソッドの最後でレイヤー名 *gate.weightを*gate_inp.weight に再変換するロジックを追加。~~【最新のllama.cppでは不要になりました】

python convert_hf_to_gguf.pyでGGUFへ変換しました。

iMatrix生成

iMatrixの生成は TFMC/imatrix-dataset-for-japanese-llm のc4_en_ja_imatrix.txtを使用しました。原著はllama.cpp：iMatrix量子化は日本語性能にどう影響するか？です。

モデルの詳細

モデルの詳細は量子化前のモデルの説明を参照ください。

念のため「使用目的と制限事項」のみ転記しておきます。

使用目的と制限事項

このモデルは「安全性・信頼性を持つオープンな医療 LLM の開発・社会実装」における研究開発プロトタイプとして開発されました。現段階では研究開発目的のみでの使用を想定しており、実際の臨床現場における疾患の診断や臨床意思決定支援として直接利用することは推奨されません。

制限事項

本モデルは研究開発段階のプロトタイプであり、実臨床における安全性・有効性の検証は十分に行われていません。
開発者は、本プログラムに関し、その正確性、完全性、最新性、および品質など、いかなる保証も行わず、利用者が本プログラムを利用したこと、利用できなかったことにより生じた一切の損害について責任を負いません。
医療行為（診断、治療方針の決定、健康への助言など）に直接適用することは推奨されません。あくまで医療専門家による適切な判断の補助となる情報提供ツールとしての利用可能性を探る研究段階にあります。

Downloads last month: 10

GGUF

Model size

73B params

Architecture

llama

Hardware compatibility

4-bit

Model tree for hiratagoh/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF

Base model

SIP-med-LLM/SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct

Quantized

(3)

this model

hiratagoh
/

SIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instruct-GGUF