Instructions to use Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-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 Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-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 Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF:Q8_0 # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF:Q8_0
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF:Q8_0 # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF:Q8_0
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 Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF:Q8_0 # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF:Q8_0
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 Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF:Q8_0 # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF:Q8_0
Use Docker
docker model run hf.co/Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF:Q8_0
- LM Studio
- Jan
- vLLM
How to use Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF:Q8_0
- Ollama
How to use Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF with Ollama:
ollama run hf.co/Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF:Q8_0
- Unsloth Desktop
- Pi
How to use Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF with Pi:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF:Q8_0
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": "Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF:Q8_0" } ] } } }Run Pi
# Start Pi in your project directory: pi
- Docker Model Runner
How to use Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF:Q8_0
- Lemonade
How to use Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF:Q8_0
Run and chat with the model
lemonade run user.Yapper-M4-Flash-0256-GGUF-Q8_0
List all available models
lemonade list
- Hermes Agent
How to use Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-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 Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF:Q8_0
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 Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF:Q8_0
Run Hermes
hermes
- Atomic Chat
- OpenClaw
How to use Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF with OpenClaw:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF:Q8_0
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 "Fantominsight/Yapper-M4-Flash-0256-GGUF:Q8_0" \ --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"
Yapper M4 Flash 0256 GGUF
Модель на архитектуре Mistral3. 3,62 миллиарда параметров, упакованных в Q8_0. Она создана для быстрых и базовых задач.Контекст до 16К токенов. Модель имеет базовую систему цензурирования от запросов на создание опасных тел для человека. Например - бомба. В ролеплее модель может быть агрессивной и выдумывать информацию. И может ошибаться. При пропускной способности памяти в 29ГБ/сек модель работает по 5-8 токенов в секунду на выход и 18-23 на вход. Рассуждение не предусмотрено. Модель может генерировать текстовые и отдалённые сцены, содержащие неприемлимый контент. Перебарщивать модель не сможет и не будет. Старайтесь исползовать с умом. Модель отлично справляется с:
- Руским языком
- Английским языком
- Китайским языком
- Анализом литературы
- Генерацией бреда по запросу
- Ролевыми играми и инструкциями
- Базовыми агентскими задачами
Запускается через Ollama, llamma.cpp, vLM, LM Studio и др.
На мобильных устройствах типо Xiaomi 11, 12, 13 может не работать.
Не хватает мощности процессора и батарея будет греться как печка.
- Downloads last month
- 109
8-bit