Instructions to use QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-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 QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-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 QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-GGUF:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-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 QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-GGUF:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-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 QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-GGUF:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-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 QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-GGUF:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-GGUF:Q4_K_M
Use Docker
docker model run hf.co/QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-GGUF:Q4_K_M
- LM Studio
- Jan
- Ollama
How to use QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-GGUF with Ollama:
ollama run hf.co/QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-GGUF:Q4_K_M
- Unsloth Desktop
- Pi
How to use QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-GGUF with Pi:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-GGUF:Q4_K_M
Configure the model in Pi
# Install Pi: npm install -g @earendil-works/pi-coding-agent # Add to ~/.pi/agent/models.json: { "providers": { "llama-cpp": { "baseUrl": "http://localhost:8080/v1", "api": "openai-completions", "apiKey": "none", "models": [ { "id": "QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-GGUF:Q4_K_M" } ] } } }Run Pi
# Start Pi in your project directory: pi
- Docker Model Runner
How to use QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-GGUF with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-GGUF:Q4_K_M
- Lemonade
How to use QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-GGUF with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-GGUF:Q4_K_M
Run and chat with the model
lemonade run user.NightyGurps-14b-v1.1-GGUF-Q4_K_M
List all available models
lemonade list
- Hermes Agent
How to use QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-GGUF with Hermes Agent:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-GGUF:Q4_K_M
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 QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-GGUF:Q4_K_M
Run Hermes
hermes
- Atomic Chat
- OpenClaw
How to use QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-GGUF with OpenClaw:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-GGUF:Q4_K_M
Configure OpenClaw
# Install OpenClaw: npm install -g openclaw@latest # Register the local server and set it as the default model: openclaw onboard --non-interactive --mode local \ --auth-choice custom-api-key \ --custom-base-url http://127.0.0.1:8080/v1 \ --custom-model-id "QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-GGUF:Q4_K_M" \ --custom-provider-id llama-cpp \ --custom-compatibility openai \ --custom-text-input \ --accept-risk \ --skip-health
Run OpenClaw
openclaw agent --local --agent main --message "Hello from Hugging Face"
QuantFactory/NightyGurps-14b-v1.1-GGUF
This is quantized version of AlexBefest/NightyGurps-14b-v1.1 created using llama.cpp
Original Model Card
This is a monolingual Russian version! English is not yet supported
GGUF (Thanks Bartowski!): https://huggingface.co/bartowski/NightyGurps-14b-v1.1-GGUF
https://huggingface.co/AlexBefest/NightyGurps-14b-v1.1-GGUF
RU Version 🇷🇺
Model description
Данная модель предназначена для проведения ролевых игр по системе GURPS, а также для консультирования и ассистирования. Эта модель была обучена на аугментированном наборе данных по книге правил GURPS Basic Set. Главной её целью изначально было становление ассистентом-консультантом, а также помощником Гейм-мастера по ролевой системе GURPS, но её также можно использовать в качестве ГМа для проведения соло-партий в качестве игрока.
Recomendations
Очень рекомендую использовать данную модель с температурой 0.3-0.5 в режиме консультанта-ассистента по правилам GURPS. И температуру 0.7-1.2 если вы используете данную модель как Гейм-мастера, а сами выступаете в роли игрока. Если ваша цель - заставить данную модель вести партию, настоятельно рекомендую использовать подготовленную мной заранее карточку персонажа Гейм-мастера для SillyTavern (Это обеспечит максимальный экспериенс от партии): https://huggingface.co/AlexBefest/NightyGurps-14b-v1.1/blob/main/Game%20Master.png
Prompting
Данная модель использует формат ChatML! Не забудьте выставить его.
<|im_start|>system
{system_prompt}<|im_end|>
<|im_start|>user
{prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Notes
Это тонкая настройка потрясающей модели Qwen 2.5 14b, которая по производительности обходит Gemma 2 27b. Я нашёл эту модель идеальной для дообучения на аугментированной книге правил Gurps Basic Set. Пожалуй, именно эту модель я буду использовать в качестве основы для дальнейших улучшений. Сейчас у меня в планах расширить датасет как минимум в три раза, а также провести дестиляцию существующего. Далее планируется выпустить NightyGurps-Nano (модель на основе qwen 2.5 3b) и NightyGurps-Large (на основе qwen 2.5 32b). На последнюю у меня особо большие планы и весьма высокие ожидания по производительности, учитывая невероятный уровень качества, который qwen смогли выжать всего из 32 миллиардов параметров.
Credits
Made by PegasusYaY(AlexBefest)
- Downloads last month
- 143
2-bit
3-bit
4-bit
5-bit
6-bit
8-bit

