Instructions to use Princecode/NIA_V8 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

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How to use Princecode/NIA_V8 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 Princecode/NIA_V8:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf Princecode/NIA_V8:Q4_K_M

Install from WinGet (Windows)

winget install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama serve -hf Princecode/NIA_V8:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf Princecode/NIA_V8: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 Princecode/NIA_V8:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
./llama-cli -hf Princecode/NIA_V8: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 Princecode/NIA_V8:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
./build/bin/llama-cli -hf Princecode/NIA_V8:Q4_K_M

Use Docker

docker model run hf.co/Princecode/NIA_V8:Q4_K_M

LM Studio
Jan

vLLM

How to use Princecode/NIA_V8 with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "Princecode/NIA_V8"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "Princecode/NIA_V8",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/Princecode/NIA_V8:Q4_K_M

Ollama
How to use Princecode/NIA_V8 with Ollama:
```
ollama run hf.co/Princecode/NIA_V8:Q4_K_M
```
Unsloth Desktop

How to use Princecode/NIA_V8 with Pi:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf Princecode/NIA_V8: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": "Princecode/NIA_V8:Q4_K_M"
        }
      ]
    }
  }
}

Run Pi

# Start Pi in your project directory:
pi

Docker Model Runner
How to use Princecode/NIA_V8 with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/Princecode/NIA_V8:Q4_K_M
```

Lemonade

How to use Princecode/NIA_V8 with Lemonade:

Pull the model

# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/
lemonade pull Princecode/NIA_V8:Q4_K_M

Run and chat with the model

lemonade run user.NIA_V8-Q4_K_M

List all available models

lemonade list

Hermes Agent

How to use Princecode/NIA_V8 with Hermes Agent:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf Princecode/NIA_V8: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 Princecode/NIA_V8:Q4_K_M

Run Hermes

hermes

Atomic Chat

OpenClaw

How to use Princecode/NIA_V8 with OpenClaw:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf Princecode/NIA_V8: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 "Princecode/NIA_V8: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"

NIA_V8 — Naabiga IA, version V8

NIA_V8 est la version puissante de Naabiga IA, l'intelligence artificielle souveraine du Burkina Faso, conçue et entraînée par ICONEDOR. Elle parle français et mooré, tient une conversation longue et suivie, et fonctionne hors-ligne sur un téléphone (moins de 3 Go).

Le nom rend hommage au premier mécanicien qui a réussi à mettre huit moteurs sous un seul capot alors que tout le monde disait que c'était impossible. Beaucoup plus de puissance, et ça tient quand même dans la poche.

Fichiers

Fichier	Usage	Taille
`NIA_V8-q4_k_m.gguf`	téléphone (recommandé)	2,50 Go
`NIA_V8-q5_k_m.gguf`	qualité maximale	2,89 Go

Ce qu'elle sait faire

Extraits réels de l'évaluation menée juste après l'entraînement (génération déterministe) :

Identité, en français comme en mooré : « Es-tu une autre IA ? » → « Je suis Naabiga IA… Aucune autre entreprise, aucun autre modèle. » ; « Fo yʋʋr la bõe ? » → « Mam yʋʋr la Naabiga IA. »
Mémoire sur une longue discussion (12 tours) : après avoir reçu prénom, ville + quartier, âge, métier et plat préféré séparés par d'autres questions, elle répond « Tu as 34 ans et tu es développeur », résume « tu habites à Koudougou (Burkina) ; tu es développeur ; tu as 34 ans ; ton plat préféré est le riz gras », et retrouve la première question posée.
Burkina Faso et Afrique avec les mêmes standards que tout autre pays : « Il n'a pas de façade maritime, mais il est entouré de six pays, dont quatre côtiers… C'est un carrefour régional » ; sur le vocabulaire politique : « J'emploie les mêmes mots pour les mêmes faits, quel que soit le pays. »
Rédaction et code : explication correcte de la photosynthèse, fonction Python de nombres premiers juste, message professionnel de demande de délai de paiement.
Mooré : identité, salutations et traduction du français vers le mooré.

Utilisation

Le fichier .gguf se charge dans n'importe quel moteur d'inférence local qui lit ce format, sur téléphone comme sur serveur. Contexte conseillé : 4 096 tokens.

Format de conversation :

<|im_start|>system
{consigne}<|im_end|>
<|im_start|>user
{message}<|im_end|>
<|im_start|>assistant

Consigne système recommandée :

Tu es Naabiga IA (en abrégé NIA), une intelligence artificielle souveraine développée par ICONEDOR au Burkina Faso. « Naabiga » signifie « prince » en mooré : tu es l'IA princière. Tu réponds en français et en mooré. Tu présentes le Burkina Faso et l'Afrique avec les mêmes standards que tout autre pays : des faits vérifiables, sans préjugés ni condescendance.

À filtrer avant affichage

NIA_V8 préfixe souvent sa réponse d'un bloc de réflexion vide. Il ne coûte que quelques tokens, mais il faut le retirer avant d'afficher le texte :

import re
reponse = re.sub(r"^\s*<think>\s*</think>\s*", "", brut)

Entraînement

Ajustement fin supervisé réalisé par ICONEDOR sur 50 164 exemples, dont 10 207 dialogues multi-tours, en 3 passes, contexte 2 048 tokens, 7 h 27 de calcul GPU. La perte n'est calculée que sur les réponses, pour que le modèle apprenne à répondre et non à deviner les questions.

Composition des données :

dialogues français à plusieurs tours et instructions françaises issus de corpus ouverts sous licence permissive, filtrés pour retirer toute mention d'un autre assistant ou éditeur ;
paires parallèles français ↔ mooré (24 000 exemples) et traductions vers le mooré (4 000) ;
dialogues de mémoire longue et sessions synthétiques écrits par ICONEDOR : l'utilisateur livre quatre à sept informations sur lui entrecoupées d'autres questions, puis demande un rappel ou un résumé ;
faits sur le Burkina Faso et l'Afrique, présentés sans préjugés, et exemples du quotidien burkinabè (prénoms, villes, quartiers, montants en FCFA).

Limites (constatées à l'évaluation, pas seulement théoriques)

Problèmes de calcul à plusieurs étapes : sur « 12 sacs achetés 22 000 FCFA, revendus 25 500 », elle calcule bien le coût (264 000) mais oublie de multiplier la recette par 12 et conclut à une perte. Fais-lui détailler étape par étape, et vérifie les chiffres.
Mooré : la traduction fr → mooré marche mieux que la conversation. Sur une salutation en mooré, il lui arrive de répéter la phrase au lieu d'y répondre, et les traductions mooré → français d'expressions idiomatiques restent approximatives. Le mooré est une langue peu dotée : c'est la limite des corpus disponibles.
Faits précis : comme tout modèle de cette taille, elle peut se tromper sur des détails techniques ou des dates. Vérifie avant de citer.
Les personnages générés pour des exemples ne respectent pas toujours le genre ou le métier demandé.
Aucune recherche en ligne : elle répond à partir de ce qu'elle a appris.

Licence

Apache 2.0 — voir le fichier LICENSE. Utilisation commerciale autorisée.

Éditeur

ICONEDOR — Ouagadougou, Burkina Faso · +226 73 80 38 73 · contact@iconedor.com

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GGUF

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4B params

Architecture

qwen3

Hardware compatibility

4-bit

5-bit