Model: gyung/lfm2-1.2b-koen-mt-v4-100k-GGUF Source: Original Platform
license, license_name, license_link, language, pipeline_tag, tags, base_model
| license | license_name | license_link | language | pipeline_tag | tags | base_model | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| other | lfm-open-license-v1.0 | https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2-1.2B/blob/main/LICENSE |
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translation |
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gyung/lfm2-1.2b-koen-mt-v4-100k |
🌊 LFM2-1.2B-KoEn-MT-v4-100k-GGUF
이 리포지토리는 gyung/lfm2-1.2b-koen-mt-v4-100k 모델의 GGUF(Gemma/Llama.cpp Compatible) 양자화 버전을 포함하고 있습니다.
ℹ️ 모델 설명 (Model Description)
LFM2-1.2B-KoEn-MT-v4-100k은 LiquidAI의 LFM2-1.2B 아키텍처를 기반으로 한국어-영어 번역 성능을 극대화하기 위해 100,000개의 고품질 병렬 데이터셋으로 파인튜닝된 모델입니다.
- Base Model: LiquidAI/LFM2-1.2B
- Finetuned by: Gyung
- Parameters: 1.2B
- Purpose: Korean-English Translation (한국어-영어 번역)
📦 제공되는 GGUF 파일 (Quantization Methods)
사용 환경과 필요에 따라 적절한 양자화 버전을 선택하여 다운로드하세요. (권장: Q4_K_M 또는 Q5_K_M)
| 파일명 (예시) | 양자화 (Quant) | 크기 (Size) | 설명 (Description) |
|---|---|---|---|
lfm2-1.2b-koen-mt-v4-100k-f16.gguf |
F16 | ~2.34 GB | 원본 성능 유지, 용량 큼 |
lfm2-1.2b-koen-mt-v4-100k-q8_0.gguf |
Q8_0 | ~1.25 GB | 품질 손실 거의 없음 |
lfm2-1.2b-koen-mt-v4-100k-q6_k.gguf |
Q6_K | ~963 MB | 높은 품질, 균형 잡힌 성능 |
lfm2-1.2b-koen-mt-v4-100k-q5_k_m.gguf |
Q5_K_M | ~843 MB | 추천: 품질과 속도/용량의 최적 균형 |
lfm2-1.2b-koen-mt-v4-100k-q4_k_m.gguf |
Q4_K_M | ~731 MB | 추천: 적은 메모리 소모, 준수한 성능 |
lfm2-1.2b-koen-mt-v4-100k-q4_0.gguf |
Q4_0 | ~696 MB | 가장 가벼움, 일부 품질 저하 가능성 |
🚀 사용 방법 (Usage)
llama.cpp
최신 버전의 llama.cpp를 사용하여 실행할 수 있습니다. (LFM 아키텍처 지원 여부를 확인하세요)
./llama-cli -m lfm2-1.2b-koen-mt-v4-100k-q5_k_m.gguf \
-p "Translate to Korean: The model is working correctly now." \
-n 256
Python (llama-cpp-python)
from llama_cpp import Llama
llm = Llama(
model_path="./lfm2-1.2b-koen-mt-v4-100k-q5_k_m.gguf",
n_ctx=2048,
verbose=False
)
prompt = "Translate to Korean: The model is working correctly now."
output = llm(
f"User: {prompt}\nAssistant:",
max_tokens=256,
stop=["User:", "\n"],
echo=True
)
print(output['choices'][0]['text'])
📊 벤치마크 (Benchmarks)
원본 모델(F16) 기준 Flores-200 평가 결과입니다. GGUF 양자화 시 점수는 소폭 하락할 수 있습니다.
- LFM2-1.2B-KOEN-MT-v4-100k: CHrF++ 30.98 / BLEU 11.09
- Google Translate: CHrF++ 39.27
- NLLB-200-Distilled-600M: CHrF++ 31.97
📜 라이선스 (License)
이 모델은 Liquid AI LFM Open License v1.0을 따릅니다.
- 학술/개인 연구: 제한 없음
- 상업적 이용: 연 매출 $10M 미만 무료 (초과 시 별도 계약 필요)
- 자세한 내용은 LICENSE를 참고하세요.
Citation
@misc{lfm2-1.2b-koen-mt-v4-100k,
author = {Gyung},
title = {LFM2-1.2B Korean-English Machine Translation Model v4},
year = {2025},
publisher = {Hugging Face},
journal = {Hugging Face Model Hub},
howpublished = {\url{[https://huggingface.co/gyung/lfm2-1.2b-koen-mt-v4-100k](https://huggingface.co/gyung/lfm2-1.2b-koen-mt-v4-100k)}}
}
Description