Instructions to use Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free 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 Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free 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 Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free:Q4_K_M
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free:Q4_K_M
Build from source code
git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp.git cd llama.cpp cmake -B build cmake --build build -j --target llama-app # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./build/bin/llama serve -hf Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama cli -hf Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free:Q4_K_M
Use Docker
docker model run hf.co/Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free:Q4_K_M
- Llama new
- LM Studio
- Jan
- vLLM
How to use Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free:Q4_K_M
- Ollama
How to use Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free with Ollama:
ollama run hf.co/Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free:Q4_K_M
- Unsloth Desktop
- Pi
How to use Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free with Pi:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free: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": "Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free:Q4_K_M" } ] } } }Run Pi
# Start Pi in your project directory: pi
- Docker Model Runner
How to use Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free:Q4_K_M
- Lemonade
How to use Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free:Q4_K_M
Run and chat with the model
lemonade run user.Atomic-Code-1.0-Free-Q4_K_M
List all available models
lemonade list
- Hermes Agent
How to use Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free with Hermes Agent:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free: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 Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free:Q4_K_M
Run Hermes
hermes
- Atomic Chat
- OpenClaw
How to use Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free with OpenClaw:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free: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 "Korzadi/Atomic-Code-1.0-Free: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"
Atomic Core 1.1 (Base Model & GGUF)
Atomic Core 1.1 es un modelo de lenguaje de alto rendimiento especializado en desarrollo de software, programaciรณn multilingรผe y razonamiento de ingenierรญa. Ha sido entrenado utilizando el framework Unsloth a partir de la arquitectura base Qwen2.5-Coder-7B-Instruct mediante tรฉcnicas de optimizaciรณn de memoria QLoRA, consolidando sus pesos finales directamente en precisiรณn de punto flotante de 16 bits (FP16).
Esta versiรณn integra un refinamiento sistemรกtico estructurado que mejora la coherencia en la resoluciรณn de problemas complejos, modularizaciรณn del cรณdigo y autovalidaciรณn mediante aserciones.
๐ ๏ธ Especificaciones de Entrenamiento Reales
- Modelo Base:
unsloth/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-bnb-4bit - Tamaรฑo del Dataset: 94 registros altamente especializados en formato de conversaciรณn de chat multi-turno.
- Hiperparรกmetros de Adaptaciรณn:
- LoRA Rank (r): 32 | LoRA Alpha: 32
- Mรณdulos objetivo:
q_proj, k_proj, v_proj, o_proj, gate_proj, up_proj, down_proj - Pasos mรกximos: 30 pasos de entrenamiento intensivo.
- Learning Rate: 2e-4 con optimizador
adamw_8bitpara eficiencia de memoria.
๐ Resultados de la Evaluaciรณn Real
Evaluado estrictamente contra la suite oficial de pruebas sintรกcticas automatizadas y validadores de sintaxis AST (Abstract Syntax Tree) de la familia de modelos Atomic:
- Tasa de รฉxito en aserciones de cรณdigo: 52.86% de precisiรณn de ejecuciรณn directa sin errores sintรกcticos en el entorno de evaluaciรณn controlada.
๐ฆ Guรญa de Instalaciรณn y Ejecuciรณn Local (GGUF)
Este repositorio incluye la versiรณn oficial de bajo consumo cuantizada en alta precisiรณn unsloth.Q4_K_M.gguf usando el algoritmo de cuantizaciรณn simรฉtrica optimizada Q4_K_M.
Opciรณn A: Uso local con Ollama (Recomendado)
- Asegรบrate de tener Ollama instalado en tu sistema local (descargar aquรญ).
- Descarga el archivo
unsloth.Q4_K_M.ggufdesde este repositorio. - Crea un archivo de configuraciรณn plano llamado
Modelfileen el mismo directorio con el siguiente contenido:
FROM ./unsloth.Q4_K_M.gguf
# Ajustar temperatura para respuestas tรฉcnicas y precisas
PARAMETER temperature 0.2
PARAMETER stop <|im_start|>
PARAMETER stop <|im_end|>
# Plantilla de chat oficial del sistema para Atomic Core
SYSTEM Eres Atomic Core 1.1, un asistente virtual experto en programaciรณn de software de la familia Atomic. Respondes con un estilo tรฉcnico, estructurado, limpio y profesional exclusivamente en el idioma del usuario.
- Abre tu terminal de sistema y compila el modelo local ejecutando:
ollama create atomic-core-1.1 -f Modelfile - ยกListo! Ejecuta e interactรบa de forma local con el modelo:
ollama run atomic-core-1.1
Opciรณn B: Uso directo con Llama.cpp
Para ejecutar inferencia directa por consola sin dependencias externas pesadas:
./llama-cli -m unsloth.Q4_K_M.gguf -p "<|im_start|>system
Eres Atomic Core 1.1<|im_end|>
<|im_start|>user
Escribe un script en Python para leer un archivo JSON de forma segura<|im_end|>
<|im_start|>assistant
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