كيف تستخدم OLMo 2 32B في llama.cppيحمّل llama.cpp ملف OLMo 2 32B من HuggingFace مباشرة ويشغّله، إمّا خادمًا متوافقًا مع OpenAI بواجهة ويب أو في الطرفية. اختر مستوى الـ Quantization من القائمة، وتتحدّث الأوامر معه.
الـ QuantizationBF16 Q8_0 Q6_K Q5_K_M Q4_K_M Q3_K_M Q2_K Q2_K_L ملف GGUF من unsloth/OLMo-2-0325-32B-Instruct-GGUF التثبيت على macOS وLinux curl -LsSf https://llama.app/install.sh | sh# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama serve -hf unsloth/OLMo-2-0325-32B-Instruct-GGUF:Q4_K_M# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf unsloth/OLMo-2-0325-32B-Instruct-GGUF:Q4_K_Mالتثبيت عبر WinGet على Windows # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama serve -hf unsloth/OLMo-2-0325-32B-Instruct-GGUF:Q4_K_M# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf unsloth/OLMo-2-0325-32B-Instruct-GGUF:Q4_K_Mنسخة جاهزة من صفحة الإصدارات # 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 unsloth/OLMo-2-0325-32B-Instruct-GGUF:Q4_K_M# Run inference directly in the terminal:
./llama-cli -hf unsloth/OLMo-2-0325-32B-Instruct-GGUF:Q4_K_Mالبناء من الكود المصدري 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 unsloth/OLMo-2-0325-32B-Instruct-GGUF:Q4_K_M# Run inference directly in the terminal:
./build/bin/llama-cli -hf unsloth/OLMo-2-0325-32B-Instruct-GGUF:Q4_K_Mعبر Docker docker model run hf.co/unsloth/OLMo-2-0325-32B-Instruct-GGUF:Q4_K_M
التوثيق الرسمي: llama.cpp
كيف تستخدم OLMo 2 32B في Ollamaينزّل Ollama النموذج ويفتح محادثة محلية بأمر واحد. اختر مستوى الـ Quantization من القائمة، وتتحدّث الأوامر معه.
الـ QuantizationBF16 Q8_0 Q6_K Q5_K_M Q4_K_M Q3_K_M Q2_K Q2_K_L ملف GGUF من unsloth/OLMo-2-0325-32B-Instruct-GGUF من ملف GGUF على HuggingFace ollama run hf.co/unsloth/OLMo-2-0325-32B-Instruct-GGUF:Q4_K_M
التوثيق الرسمي: Ollama
كيف تستخدم OLMo 2 32B في node-llama-cppشغّل OLMo 2 32B من Node.js بلا تثبيت مسبق. اختر مستوى الـ Quantization من القائمة، وتتحدّث الأوامر معه.
الـ QuantizationBF16 Q8_0 Q6_K Q5_K_M Q4_K_M Q3_K_M Q2_K Q2_K_L ملف GGUF من unsloth/OLMo-2-0325-32B-Instruct-GGUF محادثة مع النموذج npx -y node-llama-cpp chat hf:unsloth/OLMo-2-0325-32B-Instruct-GGUF:Q4_K_Mقدّر توافق النموذج مع جهازك npx -y node-llama-cpp inspect estimate hf:unsloth/OLMo-2-0325-32B-Instruct-GGUF:Q4_K_M
التوثيق الرسمي: node-llama-cpp
كيف تستخدم OLMo 2 32B في Docker Model Runnerيشغّل Docker Desktop النموذج محليًا ويتيحه عبر واجهة متوافقة مع OpenAI. اختر مستوى الـ Quantization من القائمة، وتتحدّث الأوامر معه.
الـ QuantizationBF16 Q8_0 Q6_K Q5_K_M Q4_K_M Q3_K_M Q2_K Q2_K_L ملف GGUF من unsloth/OLMo-2-0325-32B-Instruct-GGUF شغّل النموذج docker model run hf.co/unsloth/OLMo-2-0325-32B-Instruct-GGUF:Q4_K_M
التوثيق الرسمي: Docker Model Runner
كيف تستخدم OLMo 2 32B في LocalAILocalAI خادم محلي متوافق مع OpenAI. استبدل {{GGUF_FILE}} باسم ملف GGUF الذي تريده من المستودع unsloth/OLMo-2-0325-32B-Instruct-GGUF.
التثبيت من ملف تنفيذي curl https://localai.io/install.sh | sh# Load and run the model:
local-ai run huggingface://unsloth/OLMo-2-0325-32B-Instruct-GGUF/{{GGUF_FILE}}عبر صور Docker # Pull the image:
docker pull localai/localai:latest-cpu# Load and run the model:
docker run -p 8080:8080 --name localai -v $PWD/models:/build/models localai/localai:latest-cpu huggingface://unsloth/OLMo-2-0325-32B-Instruct-GGUF/{{GGUF_FILE}}
التوثيق الرسمي: LocalAI
كيف تستخدم OLMo 2 32B في LemonadeLemonade خادم محلي من AMD يعمل على المعالجات وكروت الشاشة. اختر مستوى الـ Quantization من القائمة، وتتحدّث الأوامر معه.
الـ QuantizationBF16 Q8_0 Q6_K Q5_K_M Q4_K_M Q3_K_M Q2_K Q2_K_L ملف GGUF من unsloth/OLMo-2-0325-32B-Instruct-GGUF نزّل النموذج # Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/lemonade pull unsloth/OLMo-2-0325-32B-Instruct-GGUF:Q4_K_Mشغّل النموذج وحاوره lemonade run user.OLMo-2-0325-32B-Instruct-GGUF-Q4_K_M
التوثيق الرسمي: Lemonade