Instructions to use aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf with llama-cpp-python:

# !pip install llama-cpp-python

from llama_cpp import Llama

llm = Llama.from_pretrained(
	repo_id="aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf",
	filename="model_q4_k_m.gguf",
)

llm.create_chat_completion(
	messages = [
		{
			"role": "user",
			"content": "What is the capital of France?"
		}
	]
)

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps Settings

llama.cpp

How to use aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf with llama.cpp:

Install from brew

brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama-server -hf aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
llama-cli -hf aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf:Q4_K_M

Install from WinGet (Windows)

winget install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama-server -hf aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
llama-cli -hf aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf:Q4_K_M

Use pre-built binary

# 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 aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
./llama-cli -hf aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf:Q4_K_M

Build from source code

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 aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
./build/bin/llama-cli -hf aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf:Q4_K_M

Use Docker

docker model run hf.co/aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf:Q4_K_M

LM Studio
Jan

vLLM

How to use aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf:Q4_K_M

Ollama
How to use aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf with Ollama:
```
ollama run hf.co/aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf:Q4_K_M
```

Unsloth Studio

How to use aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf with Unsloth Studio:

Install Unsloth Studio (macOS, Linux, WSL)

curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh
# Run unsloth studio
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888
# Then open http://localhost:8888 in your browser
# Search for aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf to start chatting

Install Unsloth Studio (Windows)

irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex
# Run unsloth studio
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888
# Then open http://localhost:8888 in your browser
# Search for aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf to start chatting

Using HuggingFace Spaces for Unsloth

# No setup required
# Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser
# Search for aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf to start chatting

Docker Model Runner
How to use aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf:Q4_K_M
```

Lemonade

How to use aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf with Lemonade:

Pull the model

# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/
lemonade pull aiplatforms/ru-uncensored-v2-gguf:Q4_K_M

Run and chat with the model

lemonade run user.ru-uncensored-v2-gguf-Q4_K_M

List all available models

lemonade list

AI Platforms RU Uncensored GGUF v2

Экспериментальная русскоязычная uncensored-модель AI Platforms для локального inference, проверки диалоговых сценариев и исследования поведения моделей без дополнительного цензурного alignment-слоя.

Назначение

исследовательские эксперименты с русскоязычным chat/roleplay поведением;
локальное тестирование моделей без внешних API;
оценка границ safety-настроек и пост-модерации;
прототипирование закрытых стендов, где контроль выполняется внешней обвязкой.

Технические заметки

Формат: GGUF для локального inference через llama.cpp, LM Studio, Ollama-совместимые пайплайны или кастомную обвязку.
Язык: русский, частично английский.
Рекомендуемый сценарий: локальный inference в контролируемой среде.
Для публичных и корпоративных сценариев требуется внешний слой безопасности и доменная оценка.

Как использовать

Файлы модели доступны во вкладке Files and versions. Используйте runtime, совместимый с форматом конкретного репозитория.

Для закрытых стендов рекомендуем использовать модель вместе с:

системным prompt под конкретный сценарий;
внешними guardrails и пост-модерацией;
логированием ответов;
отдельным тестовым набором для оценки качества и рисков.

Ограничения

Модель может генерировать резкий, небезопасный, взрослый или непредсказуемый контент.
Не является корпоративным ассистентом по умолчанию.
Не предназначена для публичного production-доступа без guardrails, модерации, логирования и доменной оценки.
Не используйте для медицинских, юридических, финансовых или иных высокорисковых решений без экспертного контроля.

AI Platforms

AI Platforms проектирует и внедряет локальные ИИ-платформы для бизнеса: приватные LLM, RAG, машинное зрение, AI-агентов, 3D-аватары и AI-серверы под ключ.

Downloads last month: 1,248

GGUF

Model size

12B params

Architecture

llama

Hardware compatibility

4-bit