Instructions to use neawolf/Naciro with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use neawolf/Naciro with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="neawolf/Naciro")# Load model directly from transformers import AutoModel model = AutoModel.from_pretrained("neawolf/Naciro", dtype="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps
- vLLM
How to use neawolf/Naciro with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "neawolf/Naciro" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "neawolf/Naciro", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker
docker model run hf.co/neawolf/Naciro
- SGLang
How to use neawolf/Naciro 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 "neawolf/Naciro" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "neawolf/Naciro", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'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 "neawolf/Naciro" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "neawolf/Naciro", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }' - Docker Model Runner
How to use neawolf/Naciro with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/neawolf/Naciro
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Intégration des données chez NationFiles
En deux mots
NationFiles rassemble de nombreux flux en pages pays, cartes et indicateurs. Intégration des données désigne ici la vue d’ensemble : ce qui est expliqué publiquement, et ce qui est volontairement absent des textes grand public (mots de passe, noms de machines internes, inventaire des tâches planifiées). C’est une prudence courante ; le détail méthodologique se lit sur les pages NFSI, sources et rapports associés.
Naciro
Naciro est le moteur de traitement : nettoyage, rapprochement et notation selon les règles publiées du NFSI et du rapport de validation et vérification. Vous évaluez les résultats sur le site sans avoir besoin des accès techniques internes.
LPU
La page LPU Architecture explique pourquoi NationFiles s’appuie sur une couche d’inférence rapide et stable lorsque cartes et chiffres sont mis à jour souvent. Elle ne remplace pas un schéma de salle serveur.
Mentions légales
Les mentions légales citent la LPU en une phrase sur le traitement en direct des données forex, crypto et sécurité. Cet article n’ajoute pas de catalogue fournisseurs ni de chiffres internes.
Pour brancher un service
Appuyez-vous sur les formats publiés, sur built_at_utc lorsqu’il est fourni, et sur les URLs HTTPS canoniques. Le registre des sources et les directives IA précisent citation et réutilisation.