lukasplevac/ Qwen3-CZ

162 Downloads Updated 7 months ago

LoRA-finetuned Qwen3 8B model for Czech language.

tools

ollama run lukasplevac/Qwen3-CZ

curl http://localhost:11434/api/chat \
  -d '{
    "model": "lukasplevac/Qwen3-CZ",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

from ollama import chat

response = chat(
    model='lukasplevac/Qwen3-CZ',
    messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello!'}],
)
print(response.message.content)

import ollama from 'ollama'

const response = await ollama.chat({
  model: 'lukasplevac/Qwen3-CZ',
  messages: [{role: 'user', content: 'Hello!'}],
})
console.log(response.message.content)

Applications

Claude Code

Claude Code ollama launch claude --model lukasplevac/Qwen3-CZ

Codex App

Codex App ollama launch codex-app --model lukasplevac/Qwen3-CZ

OpenClaw

OpenClaw ollama launch openclaw --model lukasplevac/Qwen3-CZ

Hermes Agent

Hermes Agent ollama launch hermes --model lukasplevac/Qwen3-CZ

Codex

Codex ollama launch codex --model lukasplevac/Qwen3-CZ

OpenCode

OpenCode ollama launch opencode --model lukasplevac/Qwen3-CZ

Models

Name

1 model

Size / Usage

Context

Input

Qwen3-CZ:latest

5.0GB · 40K context window · Text · 7 months ago

Qwen3-CZ:latest

5.0GB

40K

Text

Readme

Czech Qwen3

AI model natrénovaný pro konverzaci v českém jazyce.
Rozumí a komunikuje česky a podporuje instruct styl interakcí. Optimalizovaný pro běh na 8GB VRAM GPU.

Schopnosti

Přirozená komunikace v češtině
Základní logické a konverzační úkoly
Základní matematické úkoly
Základní programovací schopnosti
Základní korekční schopnosti
Základní překladatelské schopnosti

Tréninková data

Model byl vytrénován na veřejně dostupných datech:

Dataset / Zdroj	Účel	Odkaz
Stanford Alpaca (čištěný)	Obecné porozumění instrukcím	https://huggingface.co/datasets/saillab/alpaca-czech-cleaned

Reference

Upadhayay, B., & Behzadan, V. (2024). TaCo: Enhancing Cross-Lingual Transfer for Low-Resource Languages in LLMs through Translation-Assisted Chain-of-Thought Processes. In 5th Workshop on Practical ML for Limited/Low Resource Settings, ICLR. https://openreview.net/forum?id=02MLWBj8HP

Technické informace

Parametr	Hodnota
Typ tréninku	LoRA fine-tuning
GPU (trénink)	NVIDIA RTX A4000 (16 GB)
GPU (inference - použití)	NVIDIA Tesla P4 (8 GB)
Doba tréninku	~24 hodin
Počet epoch	2

# Czech Qwen3

AI model natrénovaný pro konverzaci v českém jazyce.  
Rozumí a komunikuje **česky** a podporuje *instruct* styl interakcí. **Optimalizovaný pro běh na 8GB VRAM GPU.**

---

## Schopnosti

- Přirozená komunikace v češtině  
- Základní logické a konverzační úkoly  
- Základní matematické úkoly  
- Základní programovací schopnosti  
- Základní korekční schopnosti  
- Základní překladatelské schopnosti

---

## Tréninková data

Model byl vytrénován na veřejně dostupných datech:

| Dataset / Zdroj                | Účel                                         | Odkaz |
|--------------------------------|----------------------------------------------|-------|
| **Stanford Alpaca (čištěný)**  | Obecné porozumění instrukcím                 | https://huggingface.co/datasets/saillab/alpaca-czech-cleaned |

### Reference
- Upadhayay, B., & Behzadan, V. (2024). *TaCo: Enhancing Cross-Lingual Transfer for Low-Resource Languages in LLMs through Translation-Assisted Chain-of-Thought Processes*. In **5th Workshop on Practical ML for Limited/Low Resource Settings, ICLR**. <https://openreview.net/forum?id=02MLWBj8HP>

---

## Technické informace

| Parametr        | Hodnota             |
|-----------------|---------------------|
| Typ tréninku    | LoRA fine-tuning    |
| GPU (trénink)            | NVIDIA RTX A4000 (16 GB) |
| GPU (inference - použití)            | NVIDIA Tesla P4 (8 GB) |
| Doba tréninku   | ~24 hodin           |
| Počet epoch   | 2           |

---

Paste, drop or click to upload images (.png, .jpeg, .jpg, .svg, .gif)