Portable LLM Chat für USB-Stick — Windows + Linux, llama.cpp b9936, dynamische Modellauswahl
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xray 0023ccbd79 update: README, neue Modelle (Gemma 3 4B, Phi-4-mini), Symlinks
- Modelle: Gemma 3 4B IT (2.4 GB), Phi-4-mini (2.5 GB),
  MiniCPM5-1B (688 MB) — als Symlinks auf Stick
- README: Vollständig überarbeitet mit allen Features
- Startup-Zeiten und IFEval-Scores dokumentiert
- CrowdCode CLI Features dokumentiert
- Shell-Kommando-Erkennung im CLI
2026-07-09 11:43:45 +02:00
bin initial: MiniLlama — portable LLM chat for USB stick (Windows + Linux) 2026-07-09 10:00:25 +02:00
cli feat: Shell-Kommando-Erkennung im CLI 2026-07-09 10:59:21 +02:00
models update: README, neue Modelle (Gemma 3 4B, Phi-4-mini), Symlinks 2026-07-09 11:43:45 +02:00
crowdcode.bat feat: CrowdCode CLI für Terminal/CMD (Linux + Windows) 2026-07-09 10:44:22 +02:00
crowdcode.sh feat: CrowdCode CLI für Terminal/CMD (Linux + Windows) 2026-07-09 10:44:22 +02:00
deploy.sh initial: MiniLlama — portable LLM chat for USB stick (Windows + Linux) 2026-07-09 10:00:25 +02:00
README.md update: README, neue Modelle (Gemma 3 4B, Phi-4-mini), Symlinks 2026-07-09 11:43:45 +02:00
start-server.sh feat: start-server.sh für API-Modus (CrowdCode-Integration) 2026-07-09 10:38:06 +02:00
start.bat initial: MiniLlama — portable LLM chat for USB stick (Windows + Linux) 2026-07-09 10:00:25 +02:00
start.sh initial: MiniLlama — portable LLM chat for USB stick (Windows + Linux) 2026-07-09 10:00:25 +02:00

🦙 MiniLlama — Portable LLM Chat & API-Server

MiniLlama ist ein portabler LLM-Stack, der direkt vom USB-Stick läuft — ohne Installation, auf Windows und Linux.

Enthält: Chat, API-Server (OpenAI-kompatibel), CrowdCode CLI für Dateioperationen + Wiki-Modus.

Schnellstart

💬 Chat (direkt)

./start.sh          # Linux
start.bat           # Windows

Modell aus dem Menü wählen — loschatten.

🔌 API-Server (für CrowdCode, andere Tools)

./start-server.sh   # → http://127.0.0.1:8080/v1

🤖 CrowdCode CLI (Dateioperationen + Chat)

./crowdcode.sh      # Linux
crowdcode.bat       # Windows

Startet Server automatisch bei Bedarf. Shell-Kommandos (pwd, ls, git) werden direkt ausgeführt.

Projektstruktur

MiniLlama/
├── start.sh                ← Chat (Linux)
├── start.bat               ← Chat (Windows)
├── start-server.sh         ← API-Server
├── crowdcode.sh            ← CrowdCode CLI (Linux)
├── crowdcode.bat           ← CrowdCode CLI (Windows)
├── deploy.sh               ← Auf USB-Stick exportieren
├── cli/
│   └── crowdcode.js        ← CrowdCode Node.js CLI (480 Zeilen)
├── bin/
│   ├── linux/              ← llama.cpp (b9936) für Linux x86_64
│   └── win/                ← llama.cpp für Windows x86_64
├── models/                 ← GGUF-Modelle (Symlinks auf Stick)
└── README.md

Verfügbare Modelle

Modell Größe Typ IFEval Lädt FILE:-Pattern
LFM2.5-8B-A1B ~5,4 GB MoE 1,5B aktiv 91,84 ? Tool-Calling
Gemma 3 4B IT 2,4 GB Dicht 90,2 ~3s Getestet
Phi-4-mini 2,5 GB Dicht ~88 ~3s Getestet
LFM2-8B-A1B 4,5 GB MoE 1,5B aktiv 79,44 ? (erwartet)
Qwen3.5-4B 3,0 GB Dicht ~85 ~47s Getestet
Gemma-4-E2B 2,9 GB Dicht ~80 ~30s ?
Qwen2.5-1.5B (klein) 1,0 GB Dicht ~70 ~2s Zu schwach

= Neu empfohlen (Juli 2026)

CrowdCode CLI Features

Funktion Beschreibung
@datei.py Dateiinhalt lesen
@verz/ Verzeichnis auflisten
@verz/** Rekursiver Dateibaum
@?begriff Grep-Suche
FILE: pfad + Codeblock Datei schreiben (vom LLM)
DIR: pfad Verzeichnis erstellen (vom LLM)
EDIT: pfad + ---OLD/---NEW Gezielte Änderung (vom LLM)
bash Shell ausführen (mit Bestätigung)
:m Multiline-Eingabe
:h Hilfe
:q Beenden

Shell-Kommandos (pwd, ls, git, pip, curl...) werden direkt ausgeführt, nicht ans LLM geschickt.

Deployment auf USB-Stick

./deploy.sh /pfad/zum/stick/MiniLlama

Kopiert alles inklusive Modelle, löst Symlinks auf.

Modelle auf dem Stick

Die Modelle liegen physikalisch auf dem Stick unter:

/media/xray/llama/llama/models/*.gguf

Im MiniLlama-Verzeichnis sind es Symlinks. Für Deployment auf anderen Stick deploy.sh nutzen.

Wartung

Binaries aktualisieren

Neues Release von https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases:

  • Linux: llama-bXXXX-bin-ubuntu-x64.tar.gzbin/linux/
  • Windows: llama-bXXXX-bin-win-cpu-x64.zipbin/win/

Modell hinzufügen

GGUF-Datei in models/ ablegen — wird automatisch erkannt.