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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"
Omega-Messung: MATH-500 mit vollem Reasoning, Fehleranalyse, korrigierter Antwortvergleich
52467f4 verified | # Gemeinsame Abbau-Funktion fuer Benchmark-Testserver. | |
| # | |
| # WARUM ES DIESE DATEI GIBT: die Benchmark-Skripte benutzten | |
| # `pgrep -x llama-server` zum Aufraeumen. Das trifft aber AUCH die Produktion — | |
| # PropellerAs Backend (:8290) und gemma-de (:8270) sind ebenfalls | |
| # llama-server-Prozesse. Am 16.08. hat run_extra.sh damit den kompletten | |
| # Primaerstack abgeraeumt, waehrend der Chat lief. | |
| # | |
| # Unterscheidungsmerkmal ist die systemd-Zugehoerigkeit, nicht der Port: | |
| # Produktion laeuft IMMER unter /system.slice/<name>.service, Testserver werden | |
| # per nohup aus einer Benutzer-Shell gestartet und landen in einer | |
| # user.slice / scope. Wer hier etwas aendert, prueft vorher mit | |
| # for p in $(pgrep -x llama-server); do head -1 /proc/$p/cgroup; done | |
| # | |
| # FALLE, die uns am 17.08. vier Stunden Leerlauf gekostet hat: das Muster war | |
| # erst `*.service*` — und der Pfad einer Benutzer-Shell lautet | |
| # 0::/user.slice/user-1001.slice/user@1001.service/tmux-spawn-...scope | |
| # Da steht `user@1001.service` mittendrin, also galt der Testserver als | |
| # geschuetzte Produktion und ueberlebte den Abbau. Er hielt 33 GB VRAM fest, | |
| # PropellerAs Backend konnte nicht laden, gemma-de haengte in start-pre. | |
| # Richtig ist der Pfad-PRAEFIX /system.slice/, nicht die Endung .service. | |
| # | |
| # Zusaetzlich als zweiter Riegel: die bekannten Produktionsports werden | |
| # explizit ausgenommen, falls jemand ein Backend doch mal von Hand startet. | |
| PRODUKTIONSPORTS="${PRODUKTIONSPORTS:-8290 8270 8275 8210}" | |
| # Gibt die PIDs aus, die gefahrlos beendet werden duerfen. | |
| testserver_pids() { | |
| local p cg cmd port geschuetzt | |
| for p in $(pgrep -x llama-server 2>/dev/null); do | |
| cg=$(head -1 "/proc/$p/cgroup" 2>/dev/null) || continue | |
| case "$cg" in | |
| */system.slice/*) continue ;; | |
| esac | |
| cmd=$(tr '\0' ' ' < "/proc/$p/cmdline" 2>/dev/null) | |
| geschuetzt=0 | |
| for port in $PRODUKTIONSPORTS; do | |
| case "$cmd" in | |
| *"--port $port"*) geschuetzt=1 ;; | |
| esac | |
| done | |
| [ "$geschuetzt" = 1 ] && continue | |
| echo "$p" | |
| done | |
| } | |
| # Beendet ausschliesslich Testserver. Produktion bleibt unangetastet. | |
| # | |
| # Meldet, WAS beendet wurde und was ueberlebt hat. Die stille Variante hat den | |
| # 17.08. verschluckt: der Abbau fand nichts, sagte nichts, und der Testserver | |
| # blockierte den halben Vormittag den VRAM. | |
| stop_testserver() { | |
| local pid i uebrig | |
| for pid in $(testserver_pids); do | |
| echo " Testserver beenden: PID $pid ($(tr '\0' ' ' < /proc/$pid/cmdline 2>/dev/null | grep -o -- '--port [0-9]*'))" | |
| kill -TERM "$pid" 2>/dev/null | |
| done | |
| for i in $(seq 1 25); do [ -z "$(testserver_pids)" ] && break; sleep 1; done | |
| for pid in $(testserver_pids); do echo " haert killen: PID $pid"; kill -9 "$pid" 2>/dev/null; done | |
| sleep 3 | |
| # Gegenprobe: laeuft noch ein llama-server ausserhalb von /system.slice, ist | |
| # der Abbau gescheitert — dann fehlt dem Produktivstack nachher der VRAM. | |
| uebrig="" | |
| for pid in $(pgrep -x llama-server 2>/dev/null); do | |
| case "$(head -1 /proc/$pid/cgroup 2>/dev/null)" in | |
| */system.slice/*) ;; | |
| *) uebrig="$uebrig $pid" ;; | |
| esac | |
| done | |
| [ -n "$uebrig" ] && echo " ACHTUNG: Nicht-Produktions-llama-server ueberlebt:$uebrig" | |
| return 0 | |
| } | |