Instructions to use daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- llama-cpp-python
How to use daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF with llama-cpp-python:
# !pip install llama-cpp-python from llama_cpp import Llama llm = Llama.from_pretrained( repo_id="daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF", filename="stela-27b-v0.2.BF16.gguf", )
llm.create_chat_completion( messages = "No input example has been defined for this model task." )
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- llama.cpp
How to use daliu3/stela-27b-v0.2-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 daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:Q4_K_M
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:Q4_K_M
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 daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:Q4_K_M
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 daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:Q4_K_M
Use Docker
docker model run hf.co/daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:Q4_K_M
- LM Studio
- Jan
- Ollama
How to use daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF with Ollama:
ollama run hf.co/daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:Q4_K_M
- Unsloth Studio
How to use daliu3/stela-27b-v0.2-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 daliu3/stela-27b-v0.2-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 daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF to start chatting
Using HuggingFace Spaces for Unsloth
# No setup required # Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser # Search for daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF to start chatting
- Pi
How to use daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF with Pi:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:Q4_K_M
Configure the model in Pi
# Install Pi: npm install -g @mariozechner/pi-coding-agent # Add to ~/.pi/agent/models.json: { "providers": { "llama-cpp": { "baseUrl": "http://localhost:8080/v1", "api": "openai-completions", "apiKey": "none", "models": [ { "id": "daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:Q4_K_M" } ] } } }Run Pi
# Start Pi in your project directory: pi
- Hermes Agent new
How to use daliu3/stela-27b-v0.2-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 daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:Q4_K_M
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 daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:Q4_K_M
Run Hermes
hermes
- Atomic Chat new
- Docker Model Runner
How to use daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:Q4_K_M
- Lemonade
How to use daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:Q4_K_M
Run and chat with the model
lemonade run user.stela-27b-v0.2-GGUF-Q4_K_M
List all available models
lemonade list
Configure the model in Pi
# Install Pi:
npm install -g @mariozechner/pi-coding-agent# Add to ~/.pi/agent/models.json:
{
"providers": {
"llama-cpp": {
"baseUrl": "http://localhost:8080/v1",
"api": "openai-completions",
"apiKey": "none",
"models": [
{
"id": "daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:"
}
]
}
}
}Run Pi
# Start Pi in your project directory:
piStela-27B v0.2 — GGUF quantizations
Quantizações GGUF do modelo daliu3/stela-27b-v0.2 — fine-tuning de unsloth/Qwen3.6-27B (QLoRA, r=64, α=64) para legislação brasileira aplicada a profissionais regulados (advogados, contadores, engenheiros), com Language-Mixed Chain-of-Thought (raciocínio em PT-BR com termos técnicos em EN, resposta final em PT-BR).
Sobre o Stela-27B
Stela-27B é um modelo open-source de 27 bilhões de parâmetros especializado no triângulo profissional brasileiro: Direito (advogado), Contabilidade (contador), Engenharia (engenheiro) — além de conhecimento transversal (LGPD, Lei 14.133, LAI, ABNT 6023). O nome é referência à estela do Código de Hammurabi.
Dataset Fase 2: 920 exemplos (700 sintéticos via DeepSeek-V4-Pro + 291 tier-3 auto-extraídos via Claude Code headless a partir de Soluções COSIT/DISIT, Súmulas CARF/STF/STJ/TST e OJs TST).
Loss train: 0.9087 • Loss eval (holdout 71 ex): 0.9782 • VRAM: 27.78 GB • Tempo: 59.08 min (A100 80GB).
Quantizações disponíveis
| Arquivo | Quantização | Tamanho | RAM mínima | Recomendação |
|---|---|---|---|---|
stela-27b-v0.2.BF16.gguf |
BF16 | 50.90 GB | ~60 GB | Sem perda; só para A100/H100 |
stela-27b-v0.2.Q4_K_M.gguf |
Q4_K_M | 15.66 GB | ~20 GB | Recomendado para inferência local (laptops com 24+ GB RAM) |
stela-27b-v0.2.Q8_0.gguf |
Q8_0 | 27.05 GB | ~32 GB | Maior qualidade, ainda viável em workstation |
Nota: O arquivo
*-mmproj.ggufé o projetor multimodal do Qwen3.6-VL e > não é necessário para inferência de texto puro (caso de uso do Stela).
Como usar
Ollama (recomendado para uso local)
ollama pull hf.co/daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:Q4_K_M
ollama run hf.co/daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp
huggingface-cli download daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF stela-27b-v0.2.Q4_K_M.gguf --local-dir ./stela-gguf
./llama-cli -m ./stela-gguf/stela-27b-v0.2.Q4_K_M.gguf -p "Qual o regime de apuração do PIS/COFINS para empresa do Lucro Real?" -n 1024
Python (llama-cpp-python)
from llama_cpp import Llama
llm = Llama.from_pretrained(
repo_id="daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF",
filename="*Q4_K_M.gguf",
n_ctx=8192,
n_gpu_layers=-1,
)
resp = llm.create_chat_completion(
messages=[
{"role": "system", "content": "Você é Stela, assistente especializado em legislação brasileira."},
{"role": "user", "content": "Quais os requisitos da NR-35 para trabalho em altura?"},
],
max_tokens=1024,
)
print(resp["choices"][0]["message"]["content"])
Limitações
- Versão intermediária (v0.2): avaliação formal em OAB-Bench/CFC/CREA em andamento.
- Desbalanceamento por perfil: engenheiro (17,7%) e transversal (3,5%) sub-representados vs alvo 25%/5%. Performance em NRs/NBRs pode ser inferior às áreas de direito e contabilidade.
- Não substitui consulta profissional: para decisões oficiais (parecer, laudo, ART), consulte profissionais habilitados e a legislação vigente.
- Dataset misto (sintético + tier-3 auto-extraído): pode conter erros herdados dos modelos professores (DeepSeek-V4-Pro, Claude Sonnet 4.6).
Citação
@misc{stela27b2026v02,
title = {Stela-27B v0.2: LLM Especializado em Legislação Brasileira para Profissionais Regulados},
author = {Camilo, Leonardo},
year = {2026},
publisher = {HuggingFace},
howpublished = {\url{https://huggingface.co/daliu3/stela-27b-v0.2}}
}
Licença
Apache 2.0 — mesma do modelo base unsloth/Qwen3.6-27B.
Links
- Modelo merged 16-bit: daliu3/stela-27b-v0.2
- Repositório de código: github.com/leomcamilo/Stela-27B
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Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp# Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf daliu3/stela-27b-v0.2-GGUF: