Update README.md

README.md

@@ -120,86 +120,6 @@ print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
 
 ---
 
-
-
-Sigur! Iată o documentație clară despre cum să instalezi **LM Studio** și să rulezi **LLMLit** pe Windows.  
-
----
-
-# **📌 Ghid de Instalare: LM Studio + LLMLit pe Windows**  
-
-## **🔹 1. Instalarea LM Studio**  
-LM Studio este o aplicație desktop care permite descărcarea și rularea locală a modelelor LLM.  
-
-### **🖥️ Pasul 1: Descarcă și instalează LM Studio**  
-1️⃣ Mergi la site-ul oficial:  
-   🔗 [LM Studio Download](https://lmstudio.ai/)  
-
-2️⃣ Descarcă versiunea pentru **Windows** și instalează aplicația.  
-
-3️⃣ După instalare, deschide **LM Studio**.  
-
----
-
-## **🔹 2. Descărcarea și Instalarea LLMLit**  
-Pentru a folosi **LLMLit**, trebuie să descarci modelul de pe **Hugging Face**.  
-
-### **🖥️ Pasul 2: Adăugarea Modelului în LM Studio**  
-1️⃣ **Deschide LM Studio** și mergi la tab-ul **"Model Catalog"**.  
-
-2️⃣ Caută modelul **LLMLit** manual sau folosește acest link pentru descărcare:  
-   🔗 [LLMLit pe Hugging Face](https://huggingface.co/LLMLit/LLMLit-0.2-8B-Instruct)  
-
-3️⃣ Copiază linkul modelului și introdu-l în **LM Studio → "Download Custom Model"**.  
-
-4️⃣ Alege locația unde vrei să salvezi modelul și începe descărcarea.  
-
----
-
-## **🔹 3. Configurarea și Rularea LLMLit**  
-După ce ai descărcat modelul, trebuie să-l configurezi și să-l rulezi.  
-
-### **🖥️ Pasul 3: Setarea Modelului**  
-1️⃣ Mergi la **"Local Models"** în LM Studio.  
-
-2️⃣ Selectează **LLMLit-0.2-8B-Instruct** din listă.  
-
-3️⃣ Apasă **"Launch"** pentru a începe rularea modelului.  
-
----
-
-## **🔹 4. Interacțiunea cu LLMLit**  
-După ce modelul este activ, poți începe să-l folosești în LM Studio.  
-
-1️⃣ **Folosește interfața LM Studio** pentru a trimite mesaje direct modelului.  
-
-2️⃣ **Pentru integrare în Python**, instalează `ollama` și folosește următorul script:  
-
-```python
-import ollama
-
-response = ollama.chat(model='llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct', 
-                       messages=[{'role': 'user', 'content': 'Salut, cum pot folosi LLMLit?'}])
-
-print(response['message']['content'])
-```  
-
----
-
-## **🔹 5. Optimizarea Performanței**  
-Pentru a rula LLMLit mai eficient pe Windows:  
-✅ **Activează GPU Acceleration** dacă ai placă video compatibilă.  
-✅ **Folosește modele mai mici**, dacă sistemul tău nu are suficient RAM.  
-✅ **Optimizează parametrii modelului** din setările LM Studio pentru un echilibru între viteză și precizie.  
-
----
-
-🎉 **Gata!** Acum ai **LM Studio + LLMLit** instalat pe Windows și gata de utilizare! 🚀  
-Dacă ai întrebări, spune-mi! 😊
-
-
-
-
 # **📌 Installation Guide: Ollama + LitSeek**  
 
 ## **🔹 Step 1: Install Ollama**