Instructions to use Keyven/german-text-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-text-3.1 with llama-cpp-python:
# !pip install llama-cpp-python from llama_cpp import Llama llm = Llama.from_pretrained( repo_id="Keyven/german-text-3.1", filename="german-text-3.1-2B-F16.gguf", )
llm.create_chat_completion( messages = [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] ) - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps
- llama.cpp
How to use Keyven/german-text-3.1 with llama.cpp:
Install from brew
brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama-server -hf Keyven/german-text-3.1:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama-cli -hf Keyven/german-text-3.1:Q4_K_M
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama-server -hf Keyven/german-text-3.1:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama-cli -hf Keyven/german-text-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-text-3.1:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf Keyven/german-text-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-text-3.1:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf Keyven/german-text-3.1:Q4_K_M
Use Docker
docker model run hf.co/Keyven/german-text-3.1:Q4_K_M
- LM Studio
- Jan
- vLLM
How to use Keyven/german-text-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-text-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-text-3.1", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/Keyven/german-text-3.1:Q4_K_M
- Ollama
How to use Keyven/german-text-3.1 with Ollama:
ollama run hf.co/Keyven/german-text-3.1:Q4_K_M
- Unsloth Studio new
How to use Keyven/german-text-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-text-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-text-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-text-3.1 to start chatting
- Docker Model Runner
How to use Keyven/german-text-3.1 with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Keyven/german-text-3.1:Q4_K_M
- Lemonade
How to use Keyven/german-text-3.1 with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull Keyven/german-text-3.1:Q4_K_M
Run and chat with the model
lemonade run user.german-text-3.1-Q4_K_M
List all available models
lemonade list
File size: 4,517 Bytes
a0faedd | 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 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 | ---
license: apache-2.0
language:
- de
- en
tags:
- chat
- assistant
- german
- text
- gguf
- llama-cpp
- ollama
pipeline_tag: text-generation
---
# 🇩🇪 German-Text-3.1
> **Der deutsche Text-Assistent von [Keyvan.ai](https://german-ocr.de) — Teil der German-OCR-3 Kollektion.**
```bash
ollama run Keyvan/german-text-3.1
```
---
## Die Geschichte
German-OCR-3 begann als kleine Idee: ein Modell, das **deutsche Geschäftsdokumente**
wirklich versteht — Rechnungen, Briefe, Bescheide, Verträge. Nicht „auch deutsch", sondern
auf deutsche Sprache und deutsche Bürokratie spezialisiert.
Die **3.1-Generation** ist die feinabgestimmte, engineered + optimierte Version dieser
Kollektion. Zwei spezialisierte Modelle für zwei Aufgaben:
| Modell | Rolle |
|---|---|
| **🇩🇪 German-Text-3.1** *(du bist hier)* | Text-Assistent für Übersetzung, Zusammenfassung, Analyse, Umschreibung, Chat |
| 👁 [**German-OCR-3.1**](https://ollama.com/Keyvan/german-ocr-3.1) | Vision-OCR — extrahiert deutsche Geschäftsdokumente strukturiert als JSON |
Jedes Modell wurde für seine Aufgabe brand-konsistent konfiguriert, mit deutscher
Identität, sauberem Output ohne Thinking-Leak, und Multi-Quant-Distribution.
---
## ✨ Was kann das Modell?
| Aufgabe | Beispiel |
|---|---|
| 🌍 **Übersetzung** DE↔EN multilingual | „Bitte schicken Sie mir die Rechnung bis Freitag." → "Please send me the invoice by Friday." |
| 📝 **Zusammenfassung** | Mehrseitiger Bescheid → 2 Sätze, Zahlen + Namen exakt |
| ✍️ **Umschreibung** | Informell → formelles Geschäftsdeutsch |
| 🔍 **Analyse** | Hauptaussagen, Risiken, Empfehlungen |
| 💬 **Chat** | Q&A über deutsche Geschäftssprache, Verwaltung, Dokumente |
| 🛠 **Tool-Use** | Function-Calling kompatibel |
Stark im **deutschen Geschäftskontext**: Verträge, Behördenschreiben, Rechnungen,
Mahnungen, Lieferscheine, Steuerbescheide.
---
## 🚀 Quick Start
### Ollama (1 Zeile)
```bash
ollama run Keyvan/german-text-3.1
>>> Übersetze ins Englische: Bitte schicken Sie mir die Rechnung bis Freitag.
Please send me the invoice by Friday.
```
API:
```bash
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
"model": "Keyvan/german-text-3.1",
"messages": [{"role":"user","content":"Fasse zusammen: ..."}],
"think": false
}'
```
### llama-server (HF GGUF)
```bash
hf download Keyven/german-text-3.1 german-text-3.1-4B-Q8_0.gguf
llama-server -m german-text-3.1-4B-Q8_0.gguf --port 8080 -ngl 99
```
---
## 📦 Files (auf [HuggingFace](https://huggingface.co/Keyven/german-text-3.1))
### 4B Variant — Empfohlen für Qualität
| File | Größe | Use case |
|---|---|---|
| `german-text-3.1-4B-Q4_K_M.gguf` | 2.6 GB | Compact GPU |
| `german-text-3.1-4B-Q5_K_M.gguf` | 2.9 GB | Balanced |
| `german-text-3.1-4B-Q6_K.gguf` | 3.3 GB | Near-lossless |
| `german-text-3.1-4B-Q8_0.gguf` | 4.3 GB | ⭐ **Recommended** |
| `german-text-3.1-4B-F16.gguf` | 8.0 GB | Full precision |
### 2B Variant — Edge / Low-RAM
| File | Größe | Use case |
|---|---|---|
| `german-text-3.1-2B-Q4_K_M.gguf` | 1.2 GB | Edge, ~2 GB RAM |
| `german-text-3.1-2B-Q8_0.gguf` | 1.9 GB | Schneller |
| `german-text-3.1-2B-F16.gguf` | 3.6 GB | Full precision 2B |
---
## 🛠 Hardware
| Variant | RAM (CPU) | VRAM (GPU) |
|---|---|---|
| 2B Q4 | 2 GB | 2 GB |
| 4B Q4 | 4 GB | 4 GB |
| 4B Q8 | 6 GB | 6 GB |
| 4B F16 | 10 GB | 10 GB |
CPU-Inference möglich, GPU empfohlen. Context: **32 768 Tokens**.
---
## 🤝 German-OCR Familie
| | Was | Wo |
|---|---|---|
| 🇩🇪 **German-Text-3.1** | Text-Assistent (du bist hier) | [ollama.com](https://ollama.com/Keyvan/german-text-3.1) · [HF](https://huggingface.co/Keyven/german-text-3.1) |
| 👁 **German-OCR-3.1** | Vision OCR (DE-Rechnungen → JSON) | [ollama.com](https://ollama.com/Keyvan/german-ocr-3.1) · [HF](https://huggingface.co/Keyven/german-ocr-3.1) |
| ☁️ **German-OCR Cloud API** | Managed OCR Service | [german-ocr.de](https://german-ocr.de) |
| 📝 **German-OCR for Word** | Office Add-in | [office.german-ocr.de](https://office.german-ocr.de) |
---
## 📜 License & Credits
**Apache License 2.0** — kommerzielle Nutzung mit Attribution erlaubt.
**NOTICE**: Aufgebaut auf [Qwen3.5](https://qwenlm.github.io/) von Alibaba Cloud.
Die German-OCR-3.1-Kollektion ist eine in Deutschland engineered + optimierte
Distribution für deutsche Geschäftsdokumente. Architecture credit: Qwen Team.
Build mit ❤️ in 🇩🇪 von **[Keyvan Hardani](https://german-ocr.de)**.
|