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r/LocalLLaMA분석2026. 06. 27. 01:42

Fable-5 코딩 트레이스로 LiquidAI의 LFM2.5-230M을 파인튜닝하여 GGUF로 배포

요약

Fable-5 코딩 트레이스를 활용해 LiquidAI의 LFM2.5-230M 모델을 파인튜닝하여 배포했습니다. 이 모델은 230M 파라미터 규모의 초소형 코딩 에이전트이며, GGUF 형식으로 제공되어 로컬 환경에서 실행이 가능합니다.

핵심 포인트

  • Fable-5 코딩 트레이스로 LFM2.5-230M 파인튜닝 완료
  • 4096 컨텍스트 길이를 지원하는 초소형 코딩 에이전트 모델
  • Q4_K_M, Q8_0, F16 등 다양한 GGUF 형식으로 배포
  • 로컬 환경에서 가볍게 실행 가능한 모델

Fable-5 코딩 트레이스(coding traces)를 사용하여 새로운 소형 LFM 230M 모델을 파인튜닝(fine-tuned)하였으며, GGUF 형식으로 배포했습니다.

매우 작은 230M 코딩 에이전트(coding-agent) 모델입니다. 4096 컨텍스트 길이(ctx)로 학습되었습니다. Q4_K_M / Q8_0 / F16 형식으로 내보내기(exported)되었습니다. 로컬에서 실행 가능합니다.

HF 리포지토리를 확인하세요:
https://hf.co/AKMESSI/lfm2.5-230m-fable-5
제출자: /u/akmessi2810

AI 자동 생성 콘텐츠

본 콘텐츠는 r/LocalLLaMA의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.

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