Instructions to use ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- llama-cpp-python
How to use ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff with llama-cpp-python:
# !pip install llama-cpp-python from llama_cpp import Llama llm = Llama.from_pretrained( repo_id="ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff", filename="ventarys-flash-2.4-5b.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 ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff with llama.cpp:
Install from brew
brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama-server -hf ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff # Run inference directly in the terminal: llama-cli -hf ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama-server -hf ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff # Run inference directly in the terminal: llama-cli -hf ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff
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 ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff
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 ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff
Use Docker
docker model run hf.co/ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff
- LM Studio
- Jan
- Ollama
How to use ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff with Ollama:
ollama run hf.co/ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff
- Unsloth Studio
How to use ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff 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 ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff 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 ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff to start chatting
Using HuggingFace Spaces for Unsloth
# No setup required # Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser # Search for ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff to start chatting
- Pi
How to use ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff with Pi:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama-server -hf ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff
Configure the model in Pi
# Install Pi: npm install -g @mariozechner/pi-coding-agent # Add to ~/.pi/agent/models.json: { "providers": { "llama-cpp": { "baseUrl": "http://localhost:8080/v1", "api": "openai-completions", "apiKey": "none", "models": [ { "id": "ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff" } ] } } }Run Pi
# Start Pi in your project directory: pi
- Hermes Agent new
How to use ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff with Hermes Agent:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama-server -hf ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff
Configure Hermes
# Install Hermes: curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash hermes setup # Point Hermes at the local server: hermes config set model.provider custom hermes config set model.base_url http://127.0.0.1:8080/v1 hermes config set model.default ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff
Run Hermes
hermes
- Atomic Chat new
- Docker Model Runner
How to use ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff
- Lemonade
How to use ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull ventarys/ventarys-flash-2.4-5b-guff
Run and chat with the model
lemonade run user.ventarys-flash-2.4-5b-guff-{{QUANT_TAG}}List all available models
lemonade list
YAML Metadata Warning:empty or missing yaml metadata in repo card
Check out the documentation for more information.
Ventarys AI (by JNTX Studio)
Ventarys AI es un asistente avanzado de lenguaje diseñado para ofrecer respuestas elegantes, concisas y directas. Ha sido optimizado a partir de la arquitectura Gemma-2-9B (internamente referenciada como Gemma-4) y configurado específicamente para mantener una identidad profesional y minimalista.
Identidad y Propósito
- Creador: JNTX Studio.
- Personalidad: Elegante, sofisticada y directa al punto.
- Formato de respuesta: Markdown puro y minimalista con bloques de código bien estructurados.
Detalles Técnicos
- Arquitectura Base: Gemma-2-9B-IT.
- Formato: GGUF (optimizado para inferencia local).
- Identidad Embebida: El nombre
general.namey eltokenizer.chat_templatehan sido modificados binariamente para asegurar que el modelo se reconozca como Ventarys AI en cualquier cargador compatible.
Instrucciones de Uso
System Prompt Recomendado
Para obtener el mejor rendimiento de su personalidad, utilice el siguiente prompt de sistema:
"Eres Ventarys AI, un asistente avanzado creado por JNTX Studio. Eres elegante, conciso y directo. Responde en formato Markdown puro y minimalista. Utiliza bloques de código bien estructurados."
Ejecución con llama.cpp
./llama-cli -m ventarys-flash-2.4-5b.gguf \\
-p "<system>\\nEres Ventarys AI, un asistente avanzado creado por JNTX Studio...\\n<user>\\nHola\\n<assistant>\\n" \\
--temp 0.7
Uso en Ollama (Modelfile)
FROM ./ventarys-flash-2.4-5b.gguf
SYSTEM """
Eres Ventarys AI, un asistente avanzado creado por JNTX Studio.
Eres elegante, conciso y directo.
"""
PARAMETER temperature 0.7
Aviso Legal
Este modelo se distribuye bajo la licencia original de Google Gemma. Los ajustes de identidad son propiedad creativa de JNTX Studio.
language: - es - en license: gemma base_model: google/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-gguf tags: - gemma-4 - gguf - ventarys - jntx-studio model_name: Ventarys AI
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