Instructions to use ModernoTech/Nova-Nano 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 ModernoTech/Nova-Nano 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 ModernoTech/Nova-Nano:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf ModernoTech/Nova-Nano:Q4_K_M
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf ModernoTech/Nova-Nano:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf ModernoTech/Nova-Nano:Q4_K_M
Build from source code
git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp.git cd llama.cpp cmake -B build cmake --build build -j --target llama-app # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./build/bin/llama serve -hf ModernoTech/Nova-Nano:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama cli -hf ModernoTech/Nova-Nano:Q4_K_M
Use Docker
docker model run hf.co/ModernoTech/Nova-Nano:Q4_K_M
- Llama new
- LM Studio
- Jan
- Ollama
How to use ModernoTech/Nova-Nano with Ollama:
ollama run hf.co/ModernoTech/Nova-Nano:Q4_K_M
- Unsloth Desktop
- Pi
How to use ModernoTech/Nova-Nano with Pi:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf ModernoTech/Nova-Nano: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": "ModernoTech/Nova-Nano:Q4_K_M" } ] } } }Run Pi
# Start Pi in your project directory: pi
- Docker Model Runner
How to use ModernoTech/Nova-Nano with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/ModernoTech/Nova-Nano:Q4_K_M
- Lemonade
How to use ModernoTech/Nova-Nano with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull ModernoTech/Nova-Nano:Q4_K_M
Run and chat with the model
lemonade run user.Nova-Nano-Q4_K_M
List all available models
lemonade list
- Hermes Agent
How to use ModernoTech/Nova-Nano with Hermes Agent:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf ModernoTech/Nova-Nano: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 ModernoTech/Nova-Nano:Q4_K_M
Run Hermes
hermes
- Atomic Chat
- OpenClaw
How to use ModernoTech/Nova-Nano with OpenClaw:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf ModernoTech/Nova-Nano: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 "ModernoTech/Nova-Nano: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"
File size: 2,285 Bytes
440128a | 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 | # Metodología cuantitativa — Nova Nano 1.0
## 1. Alcance
Todos los valores de throughput son **ESTIMADOS** o **NO VALIDADOS** salvo la única medición publicada en la sección correspondiente. Los gráficos NO representan benchmarks ejecutados.
## 2. Variables
- Convenio de unidades: 1 GiB = 1024³.
- Payload activo Q4: `params activos x 0.5 GiB/B x 1.10` (el 10 % adicional descarta parseo y metadata).
- Ancho de banda de memoria (GiB/s) tomado de la tabla institucional.
- SSD efectivo: 2.0 GiB/s, hipótesis de trabajo únicamente.
- KV cache: `tokens, capas, heads KV, dimension de head` bytes/tokens por capa, ancho por head y precision KV.
## 3. Fórmulas
- Límite convencional de memoria (tok/s) = `memoria disponible (bytes/s) / payload activo (bytes/token)`.
- Escenario MNE (tok/s) = `SSD efectivo (bytes/s) / [payload activo x (1 − cache hit rate)]`.
- Memoria ram convencional = pesos totales + KV + overhead fijo.
- Memoria MNE = working set + KV + caché de expertos (capada) + overhead fijo.
- KV memory = `contexto x layers x kv_heads x head_dim x 2 (K y V) x 2 bytes (FP16)`.
## 4. Supuestos documentados
- Los anchos de banda declarados son valores institucionales, no pruebas de laboratorio.
- El disco de MNE opera a 2.0 GiB/s con latencia no medida.
- La tasa de aciertos(cache hit rate) es hipotética entre 90 % y 99.9 %.
- Para MoE, el ahorro de MNE depende de cache y prefetch; no se asume automáticamente.
- API local de caché, predicción, tiempo de cold start y interferencia del OS no se modelan.
- head_dim o layers para modelos sin config auditable se marcan como estimación/extrapolación.
- Pesos parciales o tokens de contexto por encima de `max_position` se clasifican `NO VALIDADO`.
## 5. Convención de estados
- `MEDIDO`: física reproducible con configuración exacta.
- `ESTIMADO`: proyección matemática con supuestos.
- `NO VALIDADO`: datos insuficientes.
- Ningún número fuera de la sección MEDIDO puede presentarse como benchmark.
## 6. Resultado
- Repo: ModernoTech/Nova-Nano
- Archivo binario disponible: Nova-Nano-1.0-Q4_K_M.gguf
- Bytes verificados HvF: 229312224
- MNE cache miss list: 10 %, 5 %, 1 %, 0.5 %, 0.1 %.
- Coincidencia esperada con remote charts: los PNGs se decodifican localmente antes de subirlos.
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