Instructions to use ArttuPakarinen/FIN-ai-chat-summarization.Q4_K_M.gguf with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- llama.cpp
How to use ArttuPakarinen/FIN-ai-chat-summarization.Q4_K_M.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 ArttuPakarinen/FIN-ai-chat-summarization.Q4_K_M.gguf:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf ArttuPakarinen/FIN-ai-chat-summarization.Q4_K_M.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 ArttuPakarinen/FIN-ai-chat-summarization.Q4_K_M.gguf:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf ArttuPakarinen/FIN-ai-chat-summarization.Q4_K_M.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 ArttuPakarinen/FIN-ai-chat-summarization.Q4_K_M.gguf:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf ArttuPakarinen/FIN-ai-chat-summarization.Q4_K_M.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 ArttuPakarinen/FIN-ai-chat-summarization.Q4_K_M.gguf:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf ArttuPakarinen/FIN-ai-chat-summarization.Q4_K_M.gguf:Q4_K_M
Use Docker
docker model run hf.co/ArttuPakarinen/FIN-ai-chat-summarization.Q4_K_M.gguf:Q4_K_M
- LM Studio
- Jan
- Ollama
How to use ArttuPakarinen/FIN-ai-chat-summarization.Q4_K_M.gguf with Ollama:
ollama run hf.co/ArttuPakarinen/FIN-ai-chat-summarization.Q4_K_M.gguf:Q4_K_M
- Unsloth Studio
How to use ArttuPakarinen/FIN-ai-chat-summarization.Q4_K_M.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 ArttuPakarinen/FIN-ai-chat-summarization.Q4_K_M.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 ArttuPakarinen/FIN-ai-chat-summarization.Q4_K_M.gguf to start chatting
Using HuggingFace Spaces for Unsloth
# No setup required # Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser # Search for ArttuPakarinen/FIN-ai-chat-summarization.Q4_K_M.gguf to start chatting
- Docker Model Runner
How to use ArttuPakarinen/FIN-ai-chat-summarization.Q4_K_M.gguf with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/ArttuPakarinen/FIN-ai-chat-summarization.Q4_K_M.gguf:Q4_K_M
- Lemonade
How to use ArttuPakarinen/FIN-ai-chat-summarization.Q4_K_M.gguf with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull ArttuPakarinen/FIN-ai-chat-summarization.Q4_K_M.gguf:Q4_K_M
Run and chat with the model
lemonade run user.FIN-ai-chat-summarization.Q4_K_M.gguf-Q4_K_M
List all available models
lemonade list
- Atomic Chat
license: apache-2.0
language:
- fi
base_model:
- LumiOpen/Viking-7B
datasets:
- ArttuPakarinen/AI-chat-Summarization-FIN
Full fine-tune on LumiOpen's viking 7B, 4bit kvantization - for testing.
Around 3-4 million tokens full fine tune to make the model produce summarization.
Around 2-6 hours of compute on A100 GPU.
Partial dataset provided on the model card - other datasets used were Diagsum and Samsum, which were autotranslated to finnish.
Model works fine for it's purpose, even in this low-parameter and low kvantization mode.
Model has been trained to start "first prompt" with "Ihminen aloittaa keskustelun AI-botin kanssa\n\n". I call this 'First summanry'. Without adding the first summanry, some weird behaviour may occur.
Examples
Example1
INPUT
Ihminen aloittaa keskustelun AI-botin kanssa.
Ihminen: Hei mitä kuuluu?
AI-botti: Hyvää kuuluu, kuinka voi palvellla?
###TIIVISTELMÄ###
OUTPUT
Ihminen ja AI-botti tervehtivät toisiaan ja AI-botti kysyy kuinka voi palvella.
The idea is to summarize the chat context, and to be able to continue chatting, by using the produced summarization in the begigning of the next prompt.
Example2
INPUT
Ihminen ja AI-botti tervehtivät toisiaan ja AI-botti kysyy kuinka voi palvella.
Ihminen: Kuinka paljon ihmisiä Suomessa asuu?
AI-botti: Suomessa asuu n. 5,5 miljoonaa ihmistä.
###TIIVISTELMÄ###
OUTPUT
Ihminen ja AI-botti tervehtivät toisiaan, jonka jälkeen ihminen kysyy AI-botilta paljonko Suomessa asuu ihmisiä. AI-botti vastasi, että n. 5,5 miljoonaa ihmistä.
In theory, the model can be used to produce AI responses, but the model will always produce
###TIIVISTELMÄ###
<summarization>
This means, if you want to produce AI answer, it is completely possible by ending the prompt with "\nAI-botti: ", but you need to parse the summarization part away from the response.
Example3
INPUT
Ihminen ja AI-botti tervehtivät toisiaan, jonka jälkeen ihminen kysyy AI-botilta paljonko Suomessa asuu ihmisiä. AI-botti vastasi, että n. 5,5 miljoonaa ihmistä.
Ihminen: Ahaa, mutta entäs Ruotsissa?
AI-botti:
OUTPUT
Ruotsissa asuu lähes tuplasti väkeä Suomeen verrattuna, reilut 10 miljoonaa asukasta.
###TIIVISTELMÄ###
Ihminen kysyy AI-botilta paljonko Suomessa asuu ihmisiä. AI-botti vastasi, että n. 5,5 miljoonaa ihmistä. Ihminen kysyi paljonko Ruotsissa asuu ihmisiä, johon AI-botti vastasi että lähes tuplasti Suomeen verrattuna, päälle 10 miljoonaa ihmistä.