LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF

Hugging Face Models Trending 模型
gguf quantization local-inference open-source hugging-face llama-cpp

摘要

此 Hugging Face 模型卡片介绍了 LiquidAI 的 LFM2.5-2.6B 模型（GGUF 量化格式），并提供了通过 llama.cpp、vLLM、Ollama 等工具在本地运行的说明。

任务：text-generation 标签：gguf, liquid, lfm2.5, llama.cpp, text-generation, ar, zh, en, fr, de, hi, id, it, ja, ko, pl, pt, ru, es, th, vi, base_model:LiquidAI/LFM2.5-2.6B, base_model:quantized:LiquidAI/LFM2.5-2.6B, 许可证:other, endpoints_compatible, 区域:us, 对话
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LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF · Hugging Face

笔记本Google Colab (https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF/colab)Kaggle (https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF/kaggle)本地应用设置 (https://huggingface.co/settings/local-apps)llama.cpp (https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF?local-app=llama.cpp)如何在 llama.cpp 中使用 LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF：

安装（macOS、Linux）

`` curl -LsSf https://llama.app/install.sh | sh

启动一个兼容 OpenAI 的本地服务器，并带有 Web UI：

llama serve -hf LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF:Q4_K_M

直接在终端中运行推理：

llama cli -hf LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF:Q4_K_M ``

通过 WinGet 安装（Windows）

`` winget install llama.cpp

启动一个兼容 OpenAI 的本地服务器，并带有 Web UI：

llama serve -hf LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF:Q4_K_M

直接在终端中运行推理：

llama cli -hf LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF:Q4_K_M ``

使用预构建二进制文件

``

从以下地址下载预构建二进制文件：

https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases

启动一个兼容 OpenAI 的本地服务器，并带有 Web UI：

./llama-server -hf LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF:Q4_K_M

直接在终端中运行推理：

./llama-cli -hf LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF:Q4_K_M ``

从源代码构建

`` git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git cd llama.cpp cmake -B build cmake –build build -j –target llama-server llama-cli

启动一个兼容 OpenAI 的本地服务器，并带有 Web UI：

./build/bin/llama-server -hf LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF:Q4_K_M

直接在终端中运行推理：

./build/bin/llama-cli -hf LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF:Q4_K_M ``

使用 Docker

docker model run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF:Q4_K_M

LM StudioJanvLLM (https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF?local-app=vllm)如何在 vLLM 中使用 LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF：

通过 pip 安装并启动模型服务

``

通过 pip 安装 vLLM：

pip install vllm

启动 vLLM 服务器：

vllm serve “LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF”

使用 curl 调用服务器（兼容 OpenAI 的 API）：

curl -X POST “http://localhost:8000/v1/chat/completions”
-H “Content-Type: application/json”
–data ‘{ “model”: “LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF”, “messages”: [ { “role”: “user”, “content”: “What is the capital of France?” } ] }’ ``

使用 Docker

docker model run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF:Q4_K_M

Ollama (https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF?local-app=ollama)如何在 Ollama 中使用 LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF：

ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF:Q4_K_M

Unsloth Studio (https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF?local-app=unsloth)如何在 Unsloth Studio 中使用 LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF：

安装 Unsloth Studio（macOS、Linux、WSL）

`` curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh

运行 unsloth studio

unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888

然后在浏览器中打开 http://localhost:8888

搜索 LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF 以开始聊天

``

安装 Unsloth Studio（Windows）

`` irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex

运行 unsloth studio

unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888

然后在浏览器中打开 http://localhost:8888

搜索 LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF 以开始聊天

``

使用 HuggingFace Spaces 运行 Unsloth

``

无需设置

在浏览器中打开 https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio

搜索 LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF 以开始聊天

``

Pi (https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF?local-app=pi)如何在 Pi 中使用 LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF：

启动 llama.cpp 服务器

``

安装 llama.cpp：

brew install llama.cpp

启动一个兼容 OpenAI 的本地服务器：

llama serve -hf LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF:Q4_K_M ``

在 Pi 中配置模型

``

安装 Pi：

npm install -g @mariozechner/pi-coding-agent

添加到 ~/.pi/agent/models.json：

{ “providers”: { “llama-cpp”: { “baseUrl”: “http://localhost:8080/v1”, “api”: “openai-completions”, “apiKey”: “none”, “models”: [ { “id”: “LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF:Q4_K_M” } ] } } } ``

运行 Pi

``

在你的项目目录中启动 Pi：

pi ``

OpenClawnew (https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF?local-app=openclaw)如何在 OpenClaw 中使用 LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF：

启动 llama.cpp 服务器

``

安装 llama.cpp：

brew install llama.cpp

启动一个兼容 OpenAI 的本地服务器：

llama serve -hf LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF:Q4_K_M ``

配置 OpenClaw

``

安装 OpenClaw：

npm install -g openclaw@latest

注册本地服务器并将其设置为默认模型：

openclaw onboard –non-interactive –mode local
–auth-choice custom-api-key
–custom-base-url http://127.0.0.1:8080/v1
–custom-model-id “LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF:Q4_K_M”
–custom-provider-id llama-cpp
–custom-compatibility openai
–custom-text-input
–accept-risk
–skip-health ``

运行 OpenClaw

openclaw agent --local --agent main --message "Hello from Hugging Face"

Docker Model Runner (https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF?local-app=docker-model-runner)如何在 Docker Model Runner 中使用 LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF：

docker model run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF:Q4_K_M

Lemonade (https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF?local-app=lemonade)如何在 Lemonade 中使用 LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF：

拉取模型

``

从 https://lemonade-server.ai/ 下载 Lemonade

lemonade pull LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF:Q4_K_M ``

运行并与模型聊天

lemonade run user.LFM2.5-2.6B-GGUF-Q4_K_M

列出所有可用模型

lemonade list

Hermes Agent (https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF?local-app=hermes-agent)如何在 Hermes Agent 中使用 LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF：

启动 llama.cpp 服务器

``

安装 llama.cpp：

brew install llama.cpp

启动一个兼容 OpenAI 的本地服务器：

llama serve -hf LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF:Q4_K_M ``

配置 Hermes

``

安装 Hermes：

curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash hermes setup

将 Hermes 指向本地服务器：

hermes config set model.provider custom hermes config set model.base_url http://127.0.0.1:8080/v1 hermes config set model.default LiquidAI/LFM2.5-2.6B-GGUF:Q4_K_M ``

运行 Hermes

hermes

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