Instructions to use mmnga/Superswallow-7b-v0.1-gguf with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- llama-cpp-python
How to use mmnga/Superswallow-7b-v0.1-gguf with llama-cpp-python:
# !pip install llama-cpp-python from llama_cpp import Llama llm = Llama.from_pretrained( repo_id="mmnga/Superswallow-7b-v0.1-gguf", filename="Superswallow-7b-v0.1-q2_K.gguf", )
output = llm( "Once upon a time,", max_tokens=512, echo=True ) print(output)
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- llama.cpp
How to use mmnga/Superswallow-7b-v0.1-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 mmnga/Superswallow-7b-v0.1-gguf:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf mmnga/Superswallow-7b-v0.1-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 mmnga/Superswallow-7b-v0.1-gguf:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf mmnga/Superswallow-7b-v0.1-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 mmnga/Superswallow-7b-v0.1-gguf:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf mmnga/Superswallow-7b-v0.1-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 mmnga/Superswallow-7b-v0.1-gguf:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf mmnga/Superswallow-7b-v0.1-gguf:Q4_K_M
Use Docker
docker model run hf.co/mmnga/Superswallow-7b-v0.1-gguf:Q4_K_M
- LM Studio
- Jan
- Ollama
How to use mmnga/Superswallow-7b-v0.1-gguf with Ollama:
ollama run hf.co/mmnga/Superswallow-7b-v0.1-gguf:Q4_K_M
- Unsloth Studio
How to use mmnga/Superswallow-7b-v0.1-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 mmnga/Superswallow-7b-v0.1-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 mmnga/Superswallow-7b-v0.1-gguf to start chatting
Using HuggingFace Spaces for Unsloth
# No setup required # Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser # Search for mmnga/Superswallow-7b-v0.1-gguf to start chatting
- Atomic Chat new
- Docker Model Runner
How to use mmnga/Superswallow-7b-v0.1-gguf with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/mmnga/Superswallow-7b-v0.1-gguf:Q4_K_M
- Lemonade
How to use mmnga/Superswallow-7b-v0.1-gguf with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull mmnga/Superswallow-7b-v0.1-gguf:Q4_K_M
Run and chat with the model
lemonade run user.Superswallow-7b-v0.1-gguf-Q4_K_M
List all available models
lemonade list
Superswallow-7b-v0.1-gguf
nitkyさんが公開しているSuperswallow-7b-v0.1のggufフォーマット変換版です。
Licence
元モデルのライセンス項目をご確認ください。 以下、翻訳の引用です
このモデルは、Llama 2 をベースに微調整された Tulu V2 DPO のパラメータを一部利用しているため、AI2 ImpACT ライセンスを継承している可能性があります。AI2から連絡があった場合、ライセンスに関して変更が生じる可能性があることを念頭に置いてモデルを使用してください。
AI2 ImpACT ライセンスには、データ アーティファクトとモデル アーティファクトに関する情報が含まれていますが、モデル アーティファクトの LLM パラメーターの一部を他のモデルに直接適用する場合はカバーされていません。しかし、私は彼らの研究と素晴らしい仕事を尊敬しているので、AI2 から連絡があればすぐにライセンスを変更します。
他のモデル
mmnga/Superswallow-7b-v0.1-gguf
mmnga/Superswallow-13b-v0.1-gguf
Usage
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp
make -j
./main -m 'Superswallow-7b-v0.1-q4_0.gguf' -p "以下に、あるタスクを説明する指示があり、それに付随する入力が更なる文脈を提供しています。リクエストを適切に完了するための回答を記述してください。 \n\n### 指示: \n\n AIによる将来の技術発展はどうなりますか? \n\n### 応答:\n" -n 256 --temp 0.7 --repeat-penalty 1.15 --top_k 20 --top_p 0.9
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