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llama.cpp
mtp
speculative-decoding
qwen3
multimodal
conversational
Instructions to use Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- llama.cpp
How to use Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF with llama.cpp:
Install (macOS, Linux)
curl -LsSf https://llama.app/install.sh | sh # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0 # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0 # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0
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 Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0 # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0
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 Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0 # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0
Use Docker
docker model run hf.co/Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0
- LM Studio
- Jan
- vLLM
How to use Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-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": "Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF", "messages": [ { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "Describe this image in one sentence." }, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://cdn.britannica.com/61/93061-050-99147DCE/Statue-of-Liberty-Island-New-York-Bay.jpg" } } ] } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0
- Ollama
How to use Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF with Ollama:
ollama run hf.co/Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0
- Unsloth Studio
How to use Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-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 Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-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 Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF to start chatting
Using HuggingFace Spaces for Unsloth
# No setup required # Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser # Search for Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF to start chatting
- Pi
How to use Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF with Pi:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0
Configure the model in Pi
# Install Pi: npm install -g @earendil-works/pi-coding-agent # Add to ~/.pi/agent/models.json: { "providers": { "llama-cpp": { "baseUrl": "http://localhost:8080/v1", "api": "openai-completions", "apiKey": "none", "models": [ { "id": "Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0" } ] } } }Run Pi
# Start Pi in your project directory: pi
- Docker Model Runner
How to use Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0
- Lemonade
How to use Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0
Run and chat with the model
lemonade run user.Qwen3.8-27B-MTP-GGUF-Q8_0
List all available models
lemonade list
- Hermes Agent
How to use Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF with Hermes Agent:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0
Configure Hermes
# Install Hermes: curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash hermes setup # Point Hermes at the local server: hermes config set model.provider custom hermes config set model.base_url http://127.0.0.1:8080/v1 hermes config set model.default Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0
Run Hermes
hermes
- Atomic Chat
- OpenClaw
How to use Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF with OpenClaw:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0
Configure OpenClaw
# Install OpenClaw: npm install -g openclaw@latest # Register the local server and set it as the default model: openclaw onboard --non-interactive --mode local \ --auth-choice custom-api-key \ --custom-base-url http://127.0.0.1:8080/v1 \ --custom-model-id "Davidmg0815/Qwen3.8-27B-MTP-GGUF:Q8_0" \ --custom-provider-id llama-cpp \ --custom-compatibility openai \ --custom-text-input \ --accept-risk \ --skip-health
Run OpenClaw
openclaw agent --local --agent main --message "Hello from Hugging Face"
File size: 5,021 Bytes
b6b0652 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 | #!/usr/bin/env python3
"""Misst nur die Aufgaben nach, die im Hauptlauf ins Token-Limit gelaufen sind.
Hintergrund: der Mathe-Durchgang lief mit 1600 Token Budget. Bei den leichten
Aufgaben reicht das dreifach (Median 681), bei Stufe 5 wurde fast die Haelfte
mitten im Rechenweg abgeschnitten und als falsch gezaehlt. Damit misst die
Quote zu einem Drittel das Budget statt das Modell.
Statt alles neu zu rechnen werden nur die abgeschnittenen Aufgaben wiederholt,
mit grosszuegigem Budget. Das kostet rund 25 Minuten je Modell statt drei
Stunden. Das Ergebnis wird als eigene Datei abgelegt und die urspruengliche
NICHT ueberschrieben — beide Zahlen sollen nachvollziehbar bleiben.
"""
import argparse
import json
import os
import sys
import time
sys.path.insert(0, "/mnt/models/qwen38-prep")
import bench_mathe as M
def main():
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("--port", type=int, default=8291)
ap.add_argument("--quelle", required=True,
help="JSON des Hauptlaufs, z.B. mathe-math500/q38-q8.json")
ap.add_argument("--out", required=True)
ap.add_argument("--satz", default="math500")
ap.add_argument("--max-tokens", type=int, default=8000)
ap.add_argument("--timeout", type=int, default=1800)
ap.add_argument("--reasoning", action="store_true")
args = ap.parse_args()
M.REASONING = args.reasoning
alt = json.load(open(args.quelle))
offen = [x for x in alt["aufgaben"] if x.get("abbruch") == "length"]
if not offen:
print(f"{alt['modell']}: nichts abgeschnitten, nichts nachzumessen",
file=sys.stderr)
json.dump(alt, open(args.out, "w"), ensure_ascii=False, indent=1)
return 0
# Die Aufgabentexte stehen nicht im Bericht, nur die IDs — also den
# Datensatz erneut laden und ueber die ID zuordnen.
alle = M.lade(args.satz, 0)
nach_id = {}
for a in alle:
nach_id[str(a.get("unique_id", ""))] = a
# Der Hauptlauf hat nur eine Teilmenge gezogen; ueber dieselbe Regel
# rekonstruieren, damit die Zuordnung stimmt.
teil = M.lade(args.satz, alt["n"])
for i, a in enumerate(teil, 1):
nach_id.setdefault(str(i), a)
print(f"{alt['modell']}: {len(offen)} abgeschnittene Aufgaben, "
f"neues Budget {args.max_tokens} Token", file=sys.stderr)
neu = {}
t0 = time.time()
for i, x in enumerate(offen, 1):
a = nach_id.get(x["id"])
if a is None:
print(f" [{i}/{len(offen)}] {x['id']}: nicht zuzuordnen",
file=sys.stderr)
continue
erwartet = a.get("answer") if args.satz.startswith("math") \
else M.hole_gsm(a.get("answer", ""))
txt, m, fehler = M.frage(args.port, M.bau_prompt(args.satz, a),
args.max_tokens, args.timeout)
if fehler:
print(f" [{i}/{len(offen)}] {x['id']}: FEHLER {fehler[:40]}",
file=sys.stderr)
continue
gegeben = M.hole_boxed(txt) if args.satz.startswith("math") \
else M.hole_gsm(txt)
ok = M.stimmt(gegeben, erwartet)
neu[x["id"]] = dict(ok=ok, gegeben=(gegeben or "")[:60],
erwartet=str(erwartet)[:60], **m)
print(f" [{i}/{len(offen)}] {x['id']}: "
f"{'OK' if ok else 'falsch'} {m['tokens']} Token"
f"{' ERNEUT AM LIMIT' if m.get('abbruch') == 'length' else ''}",
file=sys.stderr)
# Bericht zusammensetzen: alte Aufgaben, die nachgemessenen ersetzt.
zusammen = []
for x in alt["aufgaben"]:
if x["id"] in neu:
y = dict(x)
y.update(neu[x["id"]])
y["nachgemessen"] = True
zusammen.append(y)
else:
zusammen.append(x)
ok_n = sum(1 for x in zusammen if x["ok"])
nach_level = {}
for x in zusammen:
lv = x.get("level")
if lv is not None:
d = nach_level.setdefault(str(lv), [0, 0])
d[1] += 1
d[0] += 1 if x["ok"] else 0
bericht = dict(alt)
bericht.update(
bestanden=ok_n,
quote=round(ok_n / len(zusammen) * 100, 1),
nach_level={k: v for k, v in sorted(nach_level.items())},
am_limit=sum(1 for x in zusammen if x.get("abbruch") == "length"),
nachgemessen=len(neu),
nachmess_budget=args.max_tokens,
quote_vorher=alt["quote"],
dauer_nachmessung_s=round(time.time() - t0, 1),
aufgaben=zusammen)
json.dump(bericht, open(args.out, "w"), ensure_ascii=False, indent=1)
print(f"\n{alt['modell']}: {alt['quote']}% -> {bericht['quote']}% "
f"({len(neu)} nachgemessen, {bericht['am_limit']} weiterhin am Limit)"
f" | {(time.time()-t0)/60:.1f} min", file=sys.stderr)
lv = " ".join(f"L{k}: {v[0]}/{v[1]}" for k, v in bericht["nach_level"].items())
print(f" nach Schwierigkeit: {lv}", file=sys.stderr)
return 0
if __name__ == "__main__":
sys.exit(main())
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