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conversational
Instructions to use VirtuoTuring/chat_noir-24b-gguf with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Adapters
How to use VirtuoTuring/chat_noir-24b-gguf with Adapters:
from adapters import AutoAdapterModel model = AutoAdapterModel.from_pretrained("fill-in-model-name") model.load_adapter("VirtuoTuring/chat_noir-24b-gguf", set_active=True) - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- llama.cpp
How to use VirtuoTuring/chat_noir-24b-gguf 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 VirtuoTuring/chat_noir-24b-gguf:F16 # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf VirtuoTuring/chat_noir-24b-gguf:F16
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf VirtuoTuring/chat_noir-24b-gguf:F16 # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf VirtuoTuring/chat_noir-24b-gguf:F16
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 VirtuoTuring/chat_noir-24b-gguf:F16 # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf VirtuoTuring/chat_noir-24b-gguf:F16
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 VirtuoTuring/chat_noir-24b-gguf:F16 # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf VirtuoTuring/chat_noir-24b-gguf:F16
Use Docker
docker model run hf.co/VirtuoTuring/chat_noir-24b-gguf:F16
- LM Studio
- Jan
- vLLM
How to use VirtuoTuring/chat_noir-24b-gguf with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "VirtuoTuring/chat_noir-24b-gguf" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "VirtuoTuring/chat_noir-24b-gguf", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/VirtuoTuring/chat_noir-24b-gguf:F16
- Ollama
How to use VirtuoTuring/chat_noir-24b-gguf with Ollama:
ollama run hf.co/VirtuoTuring/chat_noir-24b-gguf:F16
- Unsloth Desktop
- Docker Model Runner
How to use VirtuoTuring/chat_noir-24b-gguf with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/VirtuoTuring/chat_noir-24b-gguf:F16
- Lemonade
How to use VirtuoTuring/chat_noir-24b-gguf with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull VirtuoTuring/chat_noir-24b-gguf:F16
Run and chat with the model
lemonade run user.chat_noir-24b-gguf-F16
List all available models
lemonade list
- Atomic Chat
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license: other
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license_name: virtuo
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license_link: https://justina.cloud/licenses_models/virtuo/virtuo_1_0.txt
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# Chat Noir (Virtuo Turing)
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## 🇬🇧 Overview
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**Chat Noir** is a conversational model developed by **Octávio Viana** in collaboration with **Virtuo Turing**.
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It is designed for **direct, private, and unfiltered dialogues**, built upon a customized **Mistral-24B** architecture with proprietary **LoRA** layers and a corpus authored entirely in **European Portuguese**, covering technical, legal, and literary works.
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### Legal-Domain Training
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The model has been further trained on **legal pleadings filed in Portuguese courts** and **decisions from the Courts of Appeal of Guimarães, Coimbra, Lisbon, and Évora**, as well as from the **Supreme Court of Justice of Portugal**.
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It includes specialized training in:
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+
- **Collective actions** (*ação popular* – Law no. 73/85 and Article 52(3) of the Portuguese Constitution);
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+
- **Article 267 TFEU**, concerning the **duty of preliminary reference** to the Court of Justice of the European Union;
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- **Jurisdiction in civil and commercial matters** among EU Member States under **Regulation (EU) 1215/2012**.
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### Context and Design Limitations
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**Chat Noir** was optimized for **short and precise answers**, targeting **low memory usage and fast latency**, even on local hardware.
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Training was performed with **moderate context windows (≈4 000 tokens)**, prioritizing **semantic density** and **inference speed** over extended context length.
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| 23 |
+
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+
The **adapted Mistral-24B** architecture with **LoRA** layers was configured to:
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| 25 |
+
- maximize local response coherence;
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| 26 |
+
- reduce degradation on longer prompts;
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| 27 |
+
- allow efficient quantization (`Q4_K_S`, `Q5`, `Q8`) without major structural loss.
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| 28 |
+
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+
The model **was not trained for long-context reasoning** (no *long-context fine-tuning* or *position interpolation* beyond 8k), and is therefore **best suited for dialogue, legal Q&A, and concise summarization**, rather than extensive *document retrieval* tasks.
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| 30 |
+
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| 31 |
+
### License — Virtuo
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| 32 |
+
Released under the **Virtuo License**, which permits use (including commercial), modification, and redistribution, provided that:
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| 33 |
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1. Original copyright and license notices of the base architecture are preserved; and
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+
2. The model is explicitly referenced as belonging to **Virtuo Turing – Artificial Intelligence, S.A.**
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+
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Official website: [https://justina.cloud](https://justina.cloud)
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### Files Included
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- `chatnoir_f16.gguf`
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| 41 |
+
- `chatnoir_q4_k_s.gguf`
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| 42 |
+
- `README.md`
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| 43 |
+
- `config.json`
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+
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+
### Example Usage
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| 47 |
+
```bash
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| 48 |
+
./main -m ./chatnoir_f16.gguf -p "O que é o artigo 6.º da Lei n.º 83/95, de 31 de agosto?"
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| 49 |
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```
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### Credits
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| 52 |
+
Developed and trained by **Virtuo Turing – Artificial Intelligence, S.A.** (Portugal)
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| 53 |
+
in partnership with **Octávio Viana**.
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| 54 |
+
Based on the **Mistral-24B** architecture © Mistral AI, released under Apache 2.0.
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| 55 |
+
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## 🇵🇹 Descrição
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O **Chat Noir** é um modelo conversacional desenvolvido por **Octávio Viana**, em parceria com a **Virtuo Turing**.
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+
Foi concebido para **diálogos diretos, privados e sem filtros editoriais**, assente numa arquitetura **Mistral-24B** personalizada, com camadas **LoRA** próprias e um corpus autoral integralmente em **português europeu**, abrangendo obras técnicas, jurídicas e literárias.
|
| 61 |
+
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| 62 |
+
### Treino Jurídico
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| 63 |
+
O modelo foi adicionalmente treinado com **petições iniciais apresentadas nos tribunais portugueses** e **acórdãos dos Tribunais da Relação de Guimarães, Coimbra, Lisboa e Évora**, bem como do **Supremo Tribunal de Justiça**.
|
| 64 |
+
Inclui treino especializado em:
|
| 65 |
+
- **Ações coletivas** (*ação popular* – Lei n.º 73/85 e artigo 52.º, n.º 3, da Constituição da República Portuguesa);
|
| 66 |
+
- **Artigo 267.º do Tratado sobre o Funcionamento da União Europeia**, relativo ao **dever de reenvio prejudicial** para o Tribunal de Justiça da União Europeia;
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| 67 |
+
- **Competência internacional em matéria civil e comercial** entre Estados-Membros da União Europeia, ao abrigo do **Regulamento (UE) 1215/2012**.
|
| 68 |
+
|
| 69 |
+
### Limitações de Contexto e Desenho do Modelo
|
| 70 |
+
O **Chat Noir** foi otimizado para **respostas curtas e precisas**, com o objetivo de manter **baixo consumo de memória e latência reduzida**, mesmo em hardware local.
|
| 71 |
+
O treino foi conduzido com **contextos moderados (≈4 000 tokens)**, privilegiando a **densidade semântica** e a **rapidez de inferência**, em vez da extensão contextual.
|
| 72 |
+
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| 73 |
+
A arquitetura **Mistral-24B adaptada** com camadas **LoRA** foi configurada para:
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| 74 |
+
- maximizar a coerência local da resposta;
|
| 75 |
+
- evitar degradação em prompts longos;
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| 76 |
+
- permitir quantizações eficientes (`Q4_K_S`, `Q5`, `Q8`) sem perda estrutural relevante.
|
| 77 |
+
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| 78 |
+
O modelo **não foi treinado para raciocínio de longo contexto** (não utiliza *long-context fine-tuning* nem *position interpolation* > 8k), pelo que é **mais indicado para diálogo, Q&A jurídico e síntese textual breve**, e não para tarefas de *document retrieval* extenso.
|
| 79 |
+
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| 80 |
+
### Licença — Virtuo 1.0
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| 81 |
+
Distribuído sob a **Licença Virtuo 1.0**, que permite o uso (incluindo comercial), a modificação e a redistribuição, desde que:
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| 82 |
+
1. Sejam preservados os avisos de direitos de autor e de licença originais da arquitetura-base; e
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| 83 |
+
2. Seja feita referência explícita ao modelo como pertencente à **Virtuo Turing – Artificial Intelligence, S.A.**
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| 84 |
+
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| 85 |
+
Website oficial: [https://justina.cloud](https://justina.cloud)
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| 86 |
+
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| 87 |
+
### Ficheiros Incluídos
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| 88 |
+
- `chatnoir_f16.gguf`
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| 89 |
+
- `chatnoir_q4_k_s.gguf`
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| 90 |
+
- `README.md`
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| 91 |
+
- `config.json`
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| 92 |
+
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| 93 |
+
### Exemplo de Utilização
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| 94 |
+
```bash
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| 95 |
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./main -m ./chatnoir_f16.gguf -p "O que é o artigo 6.º da Lei n.º 83/95, de 31 de agosto?"
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| 96 |
+
```
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| 97 |
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| 98 |
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### Créditos
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| 99 |
+
Desenvolvido e treinado por Virtuo Turing – Artificial Intelligence, S.A. (Portugal)
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| 100 |
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em parceria com Octávio Viana.
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| 101 |
+
Baseado na arquitetura Mistral-24B, © Mistral AI, distribuída sob licença Apache 2.0.
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| 102 |
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