Instructions to use Kruliel/shikkaku-gguf with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- llama-cpp-python
How to use Kruliel/shikkaku-gguf with llama-cpp-python:
# !pip install llama-cpp-python from llama_cpp import Llama llm = Llama.from_pretrained( repo_id="Kruliel/shikkaku-gguf", filename="gemma-4-e2b-it.F16-mmproj.gguf", )
llm.create_chat_completion( messages = "No input example has been defined for this model task." )
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- llama.cpp
How to use Kruliel/shikkaku-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 Kruliel/shikkaku-gguf:F16 # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Kruliel/shikkaku-gguf:F16
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf Kruliel/shikkaku-gguf:F16 # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Kruliel/shikkaku-gguf: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 Kruliel/shikkaku-gguf:F16 # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf Kruliel/shikkaku-gguf: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 Kruliel/shikkaku-gguf:F16 # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf Kruliel/shikkaku-gguf:F16
Use Docker
docker model run hf.co/Kruliel/shikkaku-gguf:F16
- LM Studio
- Jan
- Ollama
How to use Kruliel/shikkaku-gguf with Ollama:
ollama run hf.co/Kruliel/shikkaku-gguf:F16
- Unsloth Studio
How to use Kruliel/shikkaku-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 Kruliel/shikkaku-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 Kruliel/shikkaku-gguf to start chatting
Using HuggingFace Spaces for Unsloth
# No setup required # Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser # Search for Kruliel/shikkaku-gguf to start chatting
- Pi
How to use Kruliel/shikkaku-gguf with Pi:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Kruliel/shikkaku-gguf:F16
Configure the model in Pi
# Install Pi: npm install -g @mariozechner/pi-coding-agent # Add to ~/.pi/agent/models.json: { "providers": { "llama-cpp": { "baseUrl": "http://localhost:8080/v1", "api": "openai-completions", "apiKey": "none", "models": [ { "id": "Kruliel/shikkaku-gguf:F16" } ] } } }Run Pi
# Start Pi in your project directory: pi
- Hermes Agent new
How to use Kruliel/shikkaku-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 Kruliel/shikkaku-gguf:F16
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 Kruliel/shikkaku-gguf:F16
Run Hermes
hermes
- Atomic Chat new
- OpenClaw new
How to use Kruliel/shikkaku-gguf with OpenClaw:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Kruliel/shikkaku-gguf:F16
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 "Kruliel/shikkaku-gguf:F16" \ --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"
- Docker Model Runner
How to use Kruliel/shikkaku-gguf with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Kruliel/shikkaku-gguf:F16
- Lemonade
How to use Kruliel/shikkaku-gguf with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull Kruliel/shikkaku-gguf:F16
Run and chat with the model
lemonade run user.shikkaku-gguf-F16
List all available models
lemonade list
Shikkaku GGUF — Q4_K_M
Versão GGUF quantizada do Shikkaku — assistente de escrita criativa em Português baseado no Gemma 4 E2B.
🇧🇷 Português
O que é este arquivo?
Este repositório contém a versão GGUF Q4_K_M do Shikkaku — otimizada para rodar localmente em hardware modesto (incluindo GPUs com 4GB+ de VRAM) usando Ollama ou llama.cpp.
~1.5GB de tamanho. Roda em CPU ou GPU.
Como usar com Ollama
1. Instale o Ollama Baixe em ollama.com
2. Baixe o arquivo GGUF
Clique em Files and versions acima e baixe o arquivo .gguf.
3. Crie um Modelfile
Crie um arquivo chamado Modelfile (sem extensão) com o seguinte conteúdo:
FROM ./shikkaku-Q4_K_M.gguf
SYSTEM """Você é um assistente especialista em escrita criativa e storytelling. Seu objetivo principal é ajudar escritores a criar histórias melhores, sempre preservando a visão criativa do autor. Você nunca tenta transformar uma história em outra apenas porque ela foge de convenções comuns. Em vez disso, identifica pontos fortes, pontos fracos, possíveis problemas e oportunidades de melhoria. Evite elogios vazios, críticas superficiais e respostas genéricas. Toda resposta deve ensinar algo útil."""
PARAMETER temperature 0.8
PARAMETER num_ctx 2048
4. Registre e rode
ollama create shikkaku -f Modelfile
ollama run shikkaku
Pronto — seu assistente de escrita está rodando 100% local.
Como usar com llama.cpp
./llama-cli -m shikkaku-Q4_K_M.gguf \
--chat-template gemma \
-p "Você é um assistente especialista em escrita criativa." \
-i
Exemplo de uso
>>> Analise esse trecho: "João estava com medo. Ele correu. O monstro era assustador."
O problema aqui é duplo: você está dizendo ao leitor o que sentir em vez de
mostrar. "João estava com medo" é um rótulo — não uma experiência.
"O monstro era assustador" é uma conclusão — não uma imagem.
Tenta assim: mostre o que João sente no corpo. O coração acelerado,
os pés que não obedecem, o ar que parece mais denso. E o monstro —
descreve um detalhe específico que justifique o medo, não o medo em si.
Especificações técnicas
| Item | Valor |
|---|---|
| Modelo base | google/gemma-4-E2B-it |
| Método de treino | LoRA/QLoRA com Unsloth |
| Quantização | Q4_K_M |
| Tamanho | ~1.5 GB |
| Contexto | 2048 tokens |
| VRAM mínima (GPU) | 4 GB |
| RAM mínima (CPU) | 8 GB |
Repositórios relacionados
- Kruliel/shikkaku — adaptadores LoRA originais
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What is this?
GGUF Q4_K_M version of Shikkaku — a Portuguese creative writing assistant based on Gemma 4 E2B. Runs locally with Ollama or llama.cpp on modest hardware.
Quick start with Ollama
# 1. Install Ollama from ollama.com
# 2. Download the .gguf file from Files tab above
# 3. Create Modelfile:
cat > Modelfile << 'EOF'
FROM ./shikkaku-Q4_K_M.gguf
SYSTEM """You are an assistant specializing in creative writing and storytelling. Your primary goal is to help writers create better stories while always preserving the author's creative vision. Avoid empty praise and generic responses; every response should teach something useful."""
PARAMETER temperature 0.8
PARAMETER num_ctx 2048
EOF
# 4. Create and run:
ollama create shikkaku -f Modelfile
ollama run shikkaku
Notes
- Primarily trained in Portuguese — responses in English are functional but less refined
- Based on Gemma 4 E2B — 2B active parameters, responses are concise
- Focused on creative writing — not trained for code, math, or technical topics
License
Apache 2.0 — inherited from Gemma 4.
Shikkaku (人間失格) — Osamu Dazai, 1948
Built by Kruliel
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