Instructions to use Lerelou/BrainsV3 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- llama-cpp-python
How to use Lerelou/BrainsV3 with llama-cpp-python:
# !pip install llama-cpp-python from llama_cpp import Llama llm = Llama.from_pretrained( repo_id="Lerelou/BrainsV3", filename="brains8.gguf", )
output = llm( "Once upon a time,", max_tokens=512, echo=True ) print(output)
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps
- llama.cpp
How to use Lerelou/BrainsV3 with llama.cpp:
Install from brew
brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama-server -hf Lerelou/BrainsV3:F16 # Run inference directly in the terminal: llama-cli -hf Lerelou/BrainsV3:F16
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama-server -hf Lerelou/BrainsV3:F16 # Run inference directly in the terminal: llama-cli -hf Lerelou/BrainsV3:F16
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 Lerelou/BrainsV3:F16 # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf Lerelou/BrainsV3:F16
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 Lerelou/BrainsV3:F16 # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf Lerelou/BrainsV3:F16
Use Docker
docker model run hf.co/Lerelou/BrainsV3:F16
- LM Studio
- Jan
- vLLM
How to use Lerelou/BrainsV3 with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "Lerelou/BrainsV3" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "Lerelou/BrainsV3", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker
docker model run hf.co/Lerelou/BrainsV3:F16
- Ollama
How to use Lerelou/BrainsV3 with Ollama:
ollama run hf.co/Lerelou/BrainsV3:F16
- Unsloth Studio new
How to use Lerelou/BrainsV3 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 Lerelou/BrainsV3 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 Lerelou/BrainsV3 to start chatting
Using HuggingFace Spaces for Unsloth
# No setup required # Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser # Search for Lerelou/BrainsV3 to start chatting
- Docker Model Runner
How to use Lerelou/BrainsV3 with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Lerelou/BrainsV3:F16
- Lemonade
How to use Lerelou/BrainsV3 with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull Lerelou/BrainsV3:F16
Run and chat with the model
lemonade run user.BrainsV3-F16
List all available models
lemonade list
Modèle BrainsV3 3.4B (Fine-Tuned granite-4.0-micro-base)
Description du Modèle
Ce modèle est un fine-tuning du modèle unsloth/granite-4.0-micro-base. Il a été spécialisé pour répondre avec précision à des questions sur les composants électroniques et la programmation Arduino.
Détails de l'Entraînement
- Modèle de Base : unsloth/granite-4.0-micro-base
- Méthode : Fine-tuning avec Unsloth.
- Jeu de Données : Un jeu de données de 4200 paires instruction/réponse, créées par Lerelou/Mohamed I. Les données couvrent la syntaxe Arduino, les opérateurs et divers composants électroniques et le cours de Jihene.
Comment Utiliser le Modèle
Pour utiliser ce modèle, il est essentiel d'utiliser un système prompt identique à celui de l'entraînement et de formater les prompts pour obtenir les meilleures performances. A implémenté de cette manière :
Limitations et Biases
Ce modèle est spécialisé en électronique et Arduino. Il peut donner des réponses moins pertinentes sur d'autres sujets.
Il a été entraîné avec un nombre limité d'exemples.
Comment Utiliser le Modèle
Pour utiliser ce modèle, il est essentiel d'utiliser un système prompt identique à celui de l'entraînement et de formater les prompts pour obtenir les meilleures performances. Il faut remplacer Exemple :
Instruction:
Vous êtes Brains, un assistant vocal expert en électronique et Arduino. Donnez des réponses techniques et précises en 1 à 3 phrases maximum. N'utilisez JAMAIS de parenthèses, de crochets, d'astérisques ou de listes. Votre réponse doit être exclusivement composée de texte pur pour être lue sans erreur par une synthèse vocale.
(question)
Response:
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Model tree for Lerelou/BrainsV3
Base model
ibm-granite/granite-4.0-micro-base