Instructions to use hiratagoh/SIP-jmed-llm-3-8x13b-OP-32k-R0.1-GGUF with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- llama-cpp-python
How to use hiratagoh/SIP-jmed-llm-3-8x13b-OP-32k-R0.1-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-3-8x13b-OP-32k-R0.1-GGUF", filename="SIP-jmed-llm-3-8x13b-OP-32k-R0.1-BF16.gguf", )
llm.create_chat_completion( messages = "No input example has been defined for this model task." )
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- llama.cpp
How to use hiratagoh/SIP-jmed-llm-3-8x13b-OP-32k-R0.1-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-3-8x13b-OP-32k-R0.1-GGUF:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama-cli -hf hiratagoh/SIP-jmed-llm-3-8x13b-OP-32k-R0.1-GGUF:Q4_K_M
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-3-8x13b-OP-32k-R0.1-GGUF:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama-cli -hf hiratagoh/SIP-jmed-llm-3-8x13b-OP-32k-R0.1-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 hiratagoh/SIP-jmed-llm-3-8x13b-OP-32k-R0.1-GGUF:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf hiratagoh/SIP-jmed-llm-3-8x13b-OP-32k-R0.1-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 hiratagoh/SIP-jmed-llm-3-8x13b-OP-32k-R0.1-GGUF:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf hiratagoh/SIP-jmed-llm-3-8x13b-OP-32k-R0.1-GGUF:Q4_K_M
Use Docker
docker model run hf.co/hiratagoh/SIP-jmed-llm-3-8x13b-OP-32k-R0.1-GGUF:Q4_K_M
- LM Studio
- Jan
- Ollama
How to use hiratagoh/SIP-jmed-llm-3-8x13b-OP-32k-R0.1-GGUF with Ollama:
ollama run hf.co/hiratagoh/SIP-jmed-llm-3-8x13b-OP-32k-R0.1-GGUF:Q4_K_M
- Unsloth Studio
How to use hiratagoh/SIP-jmed-llm-3-8x13b-OP-32k-R0.1-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-3-8x13b-OP-32k-R0.1-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-3-8x13b-OP-32k-R0.1-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-3-8x13b-OP-32k-R0.1-GGUF to start chatting
- Atomic Chat new
- Docker Model Runner
How to use hiratagoh/SIP-jmed-llm-3-8x13b-OP-32k-R0.1-GGUF with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/hiratagoh/SIP-jmed-llm-3-8x13b-OP-32k-R0.1-GGUF:Q4_K_M
- Lemonade
How to use hiratagoh/SIP-jmed-llm-3-8x13b-OP-32k-R0.1-GGUF with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull hiratagoh/SIP-jmed-llm-3-8x13b-OP-32k-R0.1-GGUF:Q4_K_M
Run and chat with the model
lemonade run user.SIP-jmed-llm-3-8x13b-OP-32k-R0.1-GGUF-Q4_K_M
List all available models
lemonade list
SIP-med-LLM/SIP-jmed-llm-3-8x13b-OP-32k-R0.1
SIP-med-LLMさんのソブリン医療推論モデルのSIP-med-LLM/SIP-jmed-llm-3-8x13b-OP-32k-R0.1をGGUF変換し、量子化しました。
量子化の手順はSIP-jmed-llm-2-8x13b-OP-instructのGGUF変換と量子化を参照ください。
reasoning/MoEモデルです。
GGUF変換や量子化で元のモデルより劣化している可能性があります。
(追記 2026-3-7)このモデルをOllama+Difyで使用してみました。詳細はボーンテックのBlog記事「ソブリン医療推論モデル SIP-jmed-llm-3-8x13b-OP-32k-R0.1」をご覧ください。
iMatrix生成
iMatrixは
TFMC/imatrix-dataset-for-japanese-llm
のc4_en_ja_imatrix.txtを教師データに使用しllama-imatrixで生成しました。
詳細は元モデルのモデルカードを
このモデルは、戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)第 3 期課題「統合型ヘルスケアシステムの構築における生成 AI 活用」テーマ1「安全性・信頼性を持つオープンな医療 LLM の開発・社会実装」において研究開発された、研究用途限定・商用利用不可の医療特化型 LLM です。
※※※※念のため、特に大事なところを転載しておきます。※※※※
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。
- 公開しているモデルを活用して「具体的な製品」を開発される場合、その製品が医療機器プログラムとして薬機法の規制対象となる可能性があることにご留意ください。
- プログラム医療機器の該当性に関する相談窓口:
- 独立行政法人医薬品医療機器総合機構(PMDA; Pharmaceuticals and Medical Devices Agency)
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Model tree for hiratagoh/SIP-jmed-llm-3-8x13b-OP-32k-R0.1-GGUF
Base model
llm-jp/llm-jp-3-8x13b