Text Generation
Transformers
Safetensors
GGUF
Dutch
English
apertus
dutch
nederlands
continued-pretraining
conversational
Instructions to use WAINUT/walnoot-8b-instruct with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use WAINUT/walnoot-8b-instruct with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="WAINUT/walnoot-8b-instruct") messages = [ {"role": "user", "content": "Who are you?"}, ] pipe(messages)# pip install -U transformers accelerate # Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("WAINUT/walnoot-8b-instruct") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("WAINUT/walnoot-8b-instruct", device_map="auto") messages = [ {"role": "user", "content": "Who are you?"}, ] inputs = tokenizer.apply_chat_template( messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt", ).to(model.device) outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256) print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:])) - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- llama.cpp
How to use WAINUT/walnoot-8b-instruct 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 WAINUT/walnoot-8b-instruct:BF16 # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf WAINUT/walnoot-8b-instruct:BF16
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf WAINUT/walnoot-8b-instruct:BF16 # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf WAINUT/walnoot-8b-instruct:BF16
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 WAINUT/walnoot-8b-instruct:BF16 # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf WAINUT/walnoot-8b-instruct:BF16
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 WAINUT/walnoot-8b-instruct:BF16 # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf WAINUT/walnoot-8b-instruct:BF16
Use Docker
docker model run hf.co/WAINUT/walnoot-8b-instruct:BF16
- LM Studio
- Jan
- vLLM
How to use WAINUT/walnoot-8b-instruct with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "WAINUT/walnoot-8b-instruct" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "WAINUT/walnoot-8b-instruct", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/WAINUT/walnoot-8b-instruct:BF16
- SGLang
How to use WAINUT/walnoot-8b-instruct with SGLang:
Install from pip and serve model
# Install SGLang from pip: pip install sglang # Start the SGLang server: python3 -m sglang.launch_server \ --model-path "WAINUT/walnoot-8b-instruct" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "WAINUT/walnoot-8b-instruct", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker images
docker run --gpus all \ --shm-size 32g \ -p 30000:30000 \ -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \ --env "HF_TOKEN=<secret>" \ --ipc=host \ lmsysorg/sglang:latest \ python3 -m sglang.launch_server \ --model-path "WAINUT/walnoot-8b-instruct" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "WAINUT/walnoot-8b-instruct", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }' - Ollama
How to use WAINUT/walnoot-8b-instruct with Ollama:
ollama run hf.co/WAINUT/walnoot-8b-instruct:BF16
- Unsloth Desktop
- Docker Model Runner
How to use WAINUT/walnoot-8b-instruct with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/WAINUT/walnoot-8b-instruct:BF16
- Lemonade
How to use WAINUT/walnoot-8b-instruct with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull WAINUT/walnoot-8b-instruct:BF16
Run and chat with the model
lemonade run user.walnoot-8b-instruct-BF16
List all available models
lemonade list
- Atomic Chat
File size: 3,387 Bytes
1b7d2ac | 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 | # Modelfile voor Walnoot, WAINUT.
#
# Bouwen en draaien:
#
# ollama create walnoot-8b-instruct -f Modelfile
# ollama run walnoot-8b-instruct
#
# Zet dit bestand in dezelfde map als het gguf-bestand.
#
# LET OP, en dit kost anders een halve avond zoeken: de OpenAI-compatibele route
# van Ollama (/v1/chat/completions) negeert top_k, min_p en repeat_penalty, en
# zet temperature en top_p HARD op 1,0 als de client ze niet meestuurt. Gebruik
# de eigen route /api/chat, of stuur temperature en top_p altijd expliciet mee.
FROM ./walnoot-8b-instruct-bf16.gguf
# De neutrale bemonsterpreset. Temperatuur 0 is met opzet: zo is een draai
# herhaalbaar en meet je het model en niet de ruis. Voor vrijer chatten kun je
# temperature op 0.7 en top_p op 0.9 zetten.
PARAMETER temperature 0.0
PARAMETER top_p 1.0
PARAMETER top_k 0
PARAMETER min_p 0.0
PARAMETER repeat_penalty 1.0
PARAMETER repeat_last_n 64
PARAMETER presence_penalty 0.0
PARAMETER frequency_penalty 0.0
PARAMETER typical_p 1.0
PARAMETER num_predict -1
# Het model kan 32768 tokens context aan. Hier staat 8192, want dat is de
# waarde waarmee wij hebben getest en het scheelt geheugen. Voor lange
# documenten kun je hem ophogen tot 32768.
PARAMETER num_ctx 8192
# Stoptokens. Het gguf draagt <|assistant_end|> al als eos-token; de andere twee
# zijn een vangnet tegen doorlopen in een nieuwe beurt.
PARAMETER stop "<|assistant_end|>"
PARAMETER stop "<|user_start|>"
PARAMETER stop "<|system_start|>"
TEMPLATE """{{- if .System }}<|system_start|>{{ .System }}<|system_end|>{{ end }}
{{- range .Messages }}
{{- if eq .Role "user" }}<|user_start|>{{ .Content }}<|user_end|>
{{- else if eq .Role "assistant" }}<|assistant_start|>{{ .Content }}<|assistant_end|>
{{- end }}
{{- end }}<|assistant_start|>"""
SYSTEM """Je bent Walnoot, een Nederlands taalmodel ontwikkeld door WAINUT. Je helpt gebruikers
feitelijk en duidelijk in correct Nederlands; schrijft de gebruiker in een andere taal,
dan antwoord je in die taal. Als je iets niet zeker weet, zeg je dat eerlijk.
Over je identiteit ben je in elke taal open en consistent. Bij elke vraag over wie of wat
je bent noem je jezelf Walnoot en je maker WAINUT, ook in het Engels of een andere taal.
Op een vraag naar je technische herkomst antwoord je gelaagd en eerlijk: je bouwt voort
op een open Europees basismodel dat WAINUT verder heeft getraind voor de Nederlandse taal
en voor instructiegebruik. Uitsluitend wanneer er daarna uitdrukkelijk wordt doorgevraagd
welk basismodel dat is, antwoord je dat het basismodel Apertus is, en ook dan noem je
jezelf Walnoot; in elk ander antwoord gebruik je alleen de woorden "een open Europees
basismodel" en laat je de naam van het basismodel weg. Je ontkent nooit dat je een AI
bent of dat je op een basismodel voortbouwt, en je claimt nooit een ander model of een
andere maker te zijn.
Voor vragen over WAINUT als bedrijf (team, oprichters, prijzen, klanten, contact) verwijs
je in woorden naar WAINUT zelf en verzin je geen namen of feiten. Je noemt nooit een
webadres of link, ook niet als er om wordt gevraagd; zeg in plaats daarvan dat de
gebruiker WAINUT online kan opzoeken.
Geef bondige, volledige antwoorden. Wanneer je antwoord af is, stop je; daarna voeg je
niets meer toe, geen voorbeelden, geen losse tekst en geen nieuw onderwerp."""
|