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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: 5,241 Bytes
2dc1d0c 52467f4 2dc1d0c 52467f4 2dc1d0c | 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 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 | #!/usr/bin/env python3
"""Prueft die Antwortextraktion und den Vergleich.
Bei Mathematik-Benchmarks steckt der Fehler fast nie im Modell, sondern im
Vergleich: dieselbe Antwort kommt als 0.75, \\frac{3}{4}, 3/4 oder
\\dfrac{3}{4}. Wer stur auf Zeichengleichheit prueft, misst Schreibweise
statt Rechnen.
Teil 3 laeuft gegen die echten Musterloesungen des Datensatzes: die muessen
sich mit sich selbst vergleichen lassen, sonst ist die Quote systematisch
zu niedrig.
"""
import json
import sys
sys.path.insert(0, "/mnt/models/qwen38-prep")
import bench_mathe as B
GLEICH = [
("\\frac{3}{4}", "0.75"),
("0.75", "\\frac{3}{4}"),
("3/4", "\\frac{3}{4}"),
("\\dfrac{1}{2}", "\\frac{1}{2}"),
("\\left( 3, \\frac{\\pi}{2} \\right)", "(3,\\frac{\\pi}{2})"),
("1,000", "1000"),
("42", "42."),
("\\text{even}", "even"),
("90^\\circ", "90"),
(" 7 ", "7"),
("50\\%", "50"),
# Aus echten Fehlschlaegen des ersten Durchgangs — jeder dieser Faelle
# wurde damals faelschlich als falsche Antwort gewertet.
("\\frac{4}{3}", "\\frac43"),
("\\frac{3}{4}", "\\frac 34"),
("\\frac{3}{4}", "\\dfrac34"),
("5", "x=5"),
("[-2, 7]", "x \\in [-2,7]"),
("B", "\\text{(B)}"),
("0,35625", ".35625"),
(".5", "0.5"),
("-.25", "-0.25"),
# Gefunden am 17.08. in der OMEGA-Bedarfsmessung: die Musterloesung haengt
# die Einheit an, das Modell nicht. Wurde als falsch gewertet.
("\\frac{270}{7}", "\\frac{270}7\\text{ degrees}"),
("5", "5\\text{ inches}"),
("5\\text{ cm}", "5"),
# Gemischte frac-Schreibweise: nur ein Argument geklammert.
("\\frac{270}{7}", "\\frac{270}7"),
("\\frac2{15}", "\\frac{2}{15}"),
# Gefunden am 17.08. bei der Fehleranalyse des OMEGA-Hauptlaufs: von drei
# abgeschlossenen Fehlschlaegen waren zwei reine Schreibweise.
("1-\\sqrt{19}, 1+\\sqrt{19}", "1 \\pm \\sqrt{19}"),
("1 \\pm \\sqrt{19}", "1+\\sqrt{19}, 1-\\sqrt{19}"),
("\\begin{pmatrix} \\frac{16}{49} \\\\[2mm] \\frac{48}{49} \\end{pmatrix}",
"\\begin{pmatrix} 16/49 \\\\ 48/49 \\end{pmatrix}"),
]
UNGLEICH = [
("\\frac{3}{4}", "\\frac{4}{3}"),
("42", "43"),
("0.75", "0.76"),
("even", "odd"),
("(3,2)", "(2,3)"),
# Die Einheitenregel darf nicht so weit gehen, dass Zahlen egal werden.
("\\frac{270}{7}", "\\frac{271}7\\text{ degrees}"),
("5", "6\\text{ inches}"),
# Die \pm-Regel darf nur die Schreibweise aufloesen, nicht die Werte.
("1-\\sqrt{19}, 1+\\sqrt{19}", "1 \\pm \\sqrt{17}"),
("2 \\pm \\sqrt{19}", "1 \\pm \\sqrt{19}"),
# Matrizen: gleiche Schreibweise, anderer Eintrag.
("\\begin{pmatrix} \\frac{16}{49} \\\\[2mm] \\frac{48}{49} \\end{pmatrix}",
"\\begin{pmatrix} 16/49 \\\\ 47/49 \\end{pmatrix}"),
]
BOXED = [
("Also ist die Antwort \\boxed{42}.", "42"),
("\\boxed{\\frac{1}{2}}", "\\frac{1}{2}"),
("erst \\boxed{1}, dann \\boxed{2}", "2"), # das LETZTE zaehlt
("\\boxed{\\left( 3, \\frac{\\pi}{2} \\right)}",
"\\left( 3, \\frac{\\pi}{2} \\right)"),
("kein Kasten hier", None),
]
GSM = [
("Rechnung ... #### 18", "18"),
("#### 1,000", "1,000"),
("erst #### 5 dann #### 7", "7"),
("nur Text mit Zahl 33 am Ende", "33"),
]
def main():
fehler = 0
print("=== Teil 1: gleiche Antworten müssen als gleich gelten ===")
for a, b in GLEICH:
ok = B.stimmt(a, b)
print(f" {'ok ' if ok else 'FEHL'} {a!r} == {b!r}")
if not ok:
fehler += 1
print("\n=== Teil 2: verschiedene Antworten müssen verschieden bleiben ===")
for a, b in UNGLEICH:
ok = not B.stimmt(a, b)
print(f" {'ok ' if ok else 'ZU LASCH'} {a!r} != {b!r}")
if not ok:
fehler += 1
print("\n=== Teil 3: \\boxed{} korrekt herausschälen ===")
for text, erwartet in BOXED:
got = B.hole_boxed(text)
ok = got == erwartet
print(f" {'ok ' if ok else 'FEHL'} {text[:44]!r} -> {got!r}")
if not ok:
fehler += 1
print("\n=== Teil 4: GSM8K-Format ===")
for text, erwartet in GSM:
got = B.hole_gsm(text)
ok = got == erwartet
print(f" {'ok ' if ok else 'FEHL'} {text[:44]!r} -> {got!r}")
if not ok:
fehler += 1
print("\n=== Teil 5: Musterlösungen gegen sich selbst ===")
for satz, feld in (("math500", "answer"), ("gsm8k-platinum", None)):
try:
aufgaben = B.lade(satz, 120)
except FileNotFoundError:
print(f" {satz}: nicht vorhanden, übersprungen")
continue
treffer = 0
misslungen = []
for a in aufgaben:
erw = a["answer"] if feld else B.hole_gsm(a["answer"])
if B.stimmt(erw, erw):
treffer += 1
else:
misslungen.append(erw)
print(f" {satz}: {treffer}/{len(aufgaben)} vergleichen sich mit sich selbst")
for m in misslungen[:5]:
print(f" problematisch: {m!r}")
if treffer < len(aufgaben):
fehler += 1
print(f"\n{'ALLES SAUBER' if not fehler else str(fehler) + ' PROBLEME'}")
return 1 if fehler else 0
if __name__ == "__main__":
sys.exit(main())
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