Instructions to use Keyven/german-ocr-3.1 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- llama-cpp-python
How to use Keyven/german-ocr-3.1 with llama-cpp-python:
# !pip install llama-cpp-python from llama_cpp import Llama llm = Llama.from_pretrained( repo_id="Keyven/german-ocr-3.1", filename="german-ocr-3.1-F16.gguf", )
llm.create_chat_completion( 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" } } ] } ] ) - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- llama.cpp
How to use Keyven/german-ocr-3.1 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 Keyven/german-ocr-3.1:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Keyven/german-ocr-3.1:Q4_K_M
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf Keyven/german-ocr-3.1:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Keyven/german-ocr-3.1: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 Keyven/german-ocr-3.1:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf Keyven/german-ocr-3.1: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 Keyven/german-ocr-3.1:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf Keyven/german-ocr-3.1:Q4_K_M
Use Docker
docker model run hf.co/Keyven/german-ocr-3.1:Q4_K_M
- LM Studio
- Jan
- vLLM
How to use Keyven/german-ocr-3.1 with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "Keyven/german-ocr-3.1" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "Keyven/german-ocr-3.1", "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/Keyven/german-ocr-3.1:Q4_K_M
- Ollama
How to use Keyven/german-ocr-3.1 with Ollama:
ollama run hf.co/Keyven/german-ocr-3.1:Q4_K_M
- Unsloth Studio
How to use Keyven/german-ocr-3.1 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 Keyven/german-ocr-3.1 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 Keyven/german-ocr-3.1 to start chatting
Using HuggingFace Spaces for Unsloth
# No setup required # Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser # Search for Keyven/german-ocr-3.1 to start chatting
- Atomic Chat new
- Docker Model Runner
How to use Keyven/german-ocr-3.1 with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Keyven/german-ocr-3.1:Q4_K_M
- Lemonade
How to use Keyven/german-ocr-3.1 with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull Keyven/german-ocr-3.1:Q4_K_M
Run and chat with the model
lemonade run user.german-ocr-3.1-Q4_K_M
List all available models
lemonade list
Request: Raw weights (.safetensors?) for MLX conversion
Hi,
danke für dieses Modell. Läuft sehr serh gut auf meiner Linux Kiste. Auf meinem Mac läuft es gut aber könnte schneller sein.
Aktuell liegen im Repository ausschließlich die fertig kompilierten GGUF-Dateien. Um das Modell nativ und effizient auf Apple Silicon nutzen zu können, würde ich es gerne in das MLX-Format umwandeln. Dafür lassen sich die GGUF-Dateien leider nicht rückwirkend entpacken.
Wäre es möglich, die unquantisierten Modellgewichte (idealerweise als .safetensors) inklusive der essenziellen Konfigurationsdateien hier im Repo oder als separates Base-Repo bereitzustellen oder das modell direkt als MLX zur verfügung zu stellen?
Sobald die Rohdaten verfügbar sind, kann ich die Konvertierung und Quantisierung über mlx-vlm auch gerne selbst übernehmen.
Danke,
Metallus
Hi Metallus!
darf ich fragen, wie du dieses Modell betreibst?
Bei mir kommen leider nur unbrauchbare Ergebnisse (https://huggingface.co/Keyven/german-ocr-3.1/discussions/1)
Gruß Raimo
Hi Metallus,
freut mich, dass es auf deiner Linux-Kiste rundläuft!
German-OCR-3.1 ist ein Fine-Tune von Qwen3.5 ((Qwen2-VL-2B-Instruct (1,5B-Backbone, 32k Kontext))). mlx-vlm unterstützt Qwen2-VL nativ, der Konvertierungsweg ist also klar... was fehlt, sind nur die unquantisierten .safetensors, weil GGUF zurück zu entpacken (Vision-/mmproj-Teils) kein sinnvoller Pfad ist. Ob ich die Fine-Tune-Gewichte als separates Base-Repo (safetensors + Config/Processor) bereitstelle oder direkt einen MLX-Build hochlade, schaue ich mir gerne an... fest zusagen kann ich es aktuell noch nicht, ich melde mich hier im Thread, sobald ich dazu komme.
Danke für dein Interesse und auch dafür, dass du die MLX-Konvertierung selbst übernehmen würdest!
BG
Keyvan