Instructions to use Felipe0282829273/nilo-revisor-08b 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 Felipe0282829273/nilo-revisor-08b 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 Felipe0282829273/nilo-revisor-08b:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Felipe0282829273/nilo-revisor-08b:Q4_K_M
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf Felipe0282829273/nilo-revisor-08b:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Felipe0282829273/nilo-revisor-08b: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 Felipe0282829273/nilo-revisor-08b:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf Felipe0282829273/nilo-revisor-08b: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 Felipe0282829273/nilo-revisor-08b:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf Felipe0282829273/nilo-revisor-08b:Q4_K_M
Use Docker
docker model run hf.co/Felipe0282829273/nilo-revisor-08b:Q4_K_M
- LM Studio
- Jan
- Ollama
How to use Felipe0282829273/nilo-revisor-08b with Ollama:
ollama run hf.co/Felipe0282829273/nilo-revisor-08b:Q4_K_M
- Unsloth Desktop
- Pi
How to use Felipe0282829273/nilo-revisor-08b with Pi:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Felipe0282829273/nilo-revisor-08b:Q4_K_M
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": "Felipe0282829273/nilo-revisor-08b:Q4_K_M" } ] } } }Run Pi
# Start Pi in your project directory: pi
- Docker Model Runner
How to use Felipe0282829273/nilo-revisor-08b with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Felipe0282829273/nilo-revisor-08b:Q4_K_M
- Lemonade
How to use Felipe0282829273/nilo-revisor-08b with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull Felipe0282829273/nilo-revisor-08b:Q4_K_M
Run and chat with the model
lemonade run user.nilo-revisor-08b-Q4_K_M
List all available models
lemonade list
- Hermes Agent
How to use Felipe0282829273/nilo-revisor-08b with Hermes Agent:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Felipe0282829273/nilo-revisor-08b: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 Felipe0282829273/nilo-revisor-08b:Q4_K_M
Run Hermes
hermes
- Atomic Chat
- OpenClaw
How to use Felipe0282829273/nilo-revisor-08b with OpenClaw:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Felipe0282829273/nilo-revisor-08b:Q4_K_M
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 "Felipe0282829273/nilo-revisor-08b:Q4_K_M" \ --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"
nilo-revisor-08b
O revisor de fala do Nilo Azevedo, o NPC do 10º andar de The Normal Elevator. Roda no navegador, no aparelho do jogador, sem servidor.
O serviço
O pipeline do jogo tem quatro peças e esta é a terceira:
- um rascunhador escreve a resposta em inglês;
- um juiz de tom marca as frases ruins;
- este modelo reescreve cada frase marcada;
- o Bergamot traduz para pt-BR.
O trabalho é estreito de propósito: uma frase por vez, na voz de um homem seco, preso num quarto cinza. Não é assistente, não dá conselho, não sabe que é um programa.
Como foi treinado
Destilado de Qwen/Qwen3.8-27B, em duas etapas:
- off-policy — 423 pares (frase errada → conserto) gerados pelo professor, cada um verificado por uma régua automática: a frase errada tem que quebrar uma regra de cânone de verdade, e o conserto não pode quebrar nenhuma. 344 aberturas distintas.
- on-policy — o aluno gera com os pesos do passo atual, o professor pontua, e o gradiente vem do KL sobre o vocabulário inteiro, a T=2. Treino completo dos 873M, cabeça de saída incluída — não é LoRA.
Os vocabulários dos dois modelos foram conferidos token a token antes: 248.044 tokens de base com ids idênticos e merges idênticos, que é o que torna o KL de logits legítimo entre eles.
O que ele não é
Um 27B encolhido. 873M contra 27,78B é capacidade, e capacidade não se destila. O que transfere é o jeito: formato, voz e forma de raciocinar, no domínio em que ele foi destilado. Fora desse domínio ele é um 0,8B comum.
Prova
Os 24 casos da bancada do jogo, julgados pela mesma régua que mede todos os candidatos, e nenhum deles aparece no corpus de treino — o portão que garante isso roda em cada montagem do corpus e cortou 50 linhas por colisão.
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