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TristanQUINTARD/claude-oss-LexNumeris-gguf
claude-oss-LexNumeris-gguf is a text generation model from TristanQUINTARD. Use it when you need the model to write or continue text. It is set up for gguf. The card lists the license as apache-2.0.
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From the Hugging Face model README
claude-oss-LexNumeris-ggufDéveloppé et entraîné par Treestan325
Version quantifiée en GGUF (Q4_K_M) de claude-oss-LexNumeris, un modèle de 9 milliards de paramètres spécialisé en droit numérique français. Ce modèle est un ajustement fin (fine-tuning) du modèle de base squ11z1/claude-oss (9B), configuré pour fonctionner de manière fluide sur du matériel grand public grâce à llama.cpp, Ollama, LM Studio ou KoboldCpp.
Le modèle a été entraîné avec le jeu de données crée à partir de cours personnels et de travaux universitaires en utilisant la technologie Unsloth pour effectuer un entraînement en 16-bit natif (bfloat16) sur un GPU NVIDIA A100 (40 Go) louée via Google Colab. Il adopte le style de réflexion signature de Claude : analytique, prévenant, courtois et structure ses pensées de façon limpide et élégante, tout en agissant en tant que juriste expert du droit du numérique.
Le modèle a été entraîné selon un protocole conçu pour préserver l'intégrité cognitive du modèle d'origine :
bfloat16) : Pas de quantification QLoRA 4-bit à l'entraînement. Le modèle conserve 100 % de ses poids d'origine et de ses capacités pour une précision de raisonnement juridique maximale.q_proj, k_proj, v_proj, o_proj, gate_proj, up_proj, down_proj) pour intégrer profondément les nuances du droit numérique dans la structure synaptique.max_seq_length) de 512 tokens (les blocs de texte faisant en moyenne 450 tokens) pour garantir une stabilité totale de la VRAM.2e-5 avec un ordonnanceur (lr_scheduler_type) cosine pour préserver la structure cognitive et le raisonnement du modèle.| Fichier | Format / Quantification | Taille | Description |
|---|---|---|---|
claude-oss-juriste-q4.Q4_K_M.gguf | Q4_K_M | ~5.3 Go | Recommandé par défaut — Excellent compromis entre vitesse d'inférence, préservation de l'intelligence et empreinte mémoire. |
llama-cli)Vous pouvez lancer le modèle en ligne de commande locale avec llama.cpp en utilisant la commande suivante.
Note : Il est fortement recommandé d'utiliser une pénalité de répétition de 1.15 pour éviter toute boucle de répétition dans les raisonnements longs.
llama-cli \
-m claude-oss-juriste-q4.Q4_K_M.gguf \
-p "<|im_start|>system\nTu es Claude-OSS-Juriste. Tu adoptes le style de réflexion signature de Claude : analytique, prévenant, courtois et tu structures tes pensées de façon limpide et élégante. Tu es un juriste expert spécialisé en droit numérique français.<|im_end|>\n<|im_start|>user\nBonjour. Quelle est la différence fondamentale entre l'exigence d'écrit ad probationem et ad validitatem en droit des contrats électroniques ?<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n" \
-n 512 \
--temp 0.6 --top-p 0.95 --repeat-penalty 1.15 \
-c 512
Modelfile :FROM ./claude-oss-juriste-q4.Q4_K_M.gguf
# Paramètres recommandés basés sur l'entraînement
PARAMETER temperature 0.6
PARAMETER top_p 0.95
PARAMETER repeat_penalty 1.15
PARAMETER num_ctx 512
# Invite système par défaut
SYSTEM "Tu es Claude-OSS-Juriste. Tu adoptes le style de réflexion signature de Claude : analytique, prévenant, courtois et tu structures tes pensées de façon limpide et élégante. Tu es un juriste expert spécialisé en droit numérique français."
TEMPLATE """{{ if .System }}<|im_start|>system
{{ .System }}<|im_end|>
{{ end }}{{ if .Prompt }}<|im_start|>user
{{ .Prompt }}<|im_end|>
{{ end }}<|im_start|>assistant
{{ .Response }}<|im_end|>"""
ollama create claude-oss-juriste -f Modelfile
ollama run claude-oss-juriste
Pour obtenir des réponses juridiques fluides et de haute qualité :
| Paramètre | Valeur recommandée | Justification |
|---|---|---|
temperature | 0.6 | Équilibre la créativité et la rigueur logique. |
top_p | 0.95 | Concentre la génération sur les tokens les plus probables. |
repeat_penalty | 1.15 | Crucial pour supprimer les répétitions en boucle du modèle. |
max_new_tokens | 512 | Calibré selon la longueur maximale définie lors de la phase de SFT. |
[!WARNING] Évitez le décodage glouton (greedy decoding) ou les températures trop basses (T ≤ 0.3), car elles peuvent induire des boucles de répétition infinies sur ce modèle.