Instructions to use Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B 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 Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B 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 Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B
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 Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B
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 Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B
Use Docker
docker model run hf.co/Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B
- LM Studio
- Jan
- vLLM
How to use Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B
- Ollama
How to use Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B with Ollama:
ollama run hf.co/Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B
- Unsloth Desktop
- Pi
How to use Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B with Pi:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B
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": "Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B" } ] } } }Run Pi
# Start Pi in your project directory: pi
- Docker Model Runner
How to use Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B
- Lemonade
How to use Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B
Run and chat with the model
lemonade run user.AllwissenGPT-7B-{{QUANT_TAG}}List all available models
lemonade list
- Hermes Agent
How to use Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B with Hermes Agent:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B
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 Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B
Run Hermes
hermes
- Atomic Chat
- OpenClaw
How to use Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B with OpenClaw:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B
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 "Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B" \ --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"
Update README.md
Browse files# 🏛️ AllwissenGPT-7B
### Die Synthese aus 3000 Jahren Menschheitswissen und modernster KI.
**AllwissenGPT** ist ein spezialisiertes High-Performance-Modell, das entwickelt wurde, um **universelle, philosophisch fundierte Antworten** auf komplexe Lebensfragen zu geben. Fast vollständig frei von religiösem Dogma und kulturellem Bias!
Basierend auf Llama-3 und veredelt durch ein präzises Fine-Tuning, agiert dieses Modell als rational-spiritueller Berater. Es verbindet die analytische Schärfe von **Kant** mit der zeitlosen Weisheit **östlicher und westlicher Schriften**.
---
## 💎 Warum AllwissenGPT? (USP)
Die meisten Sprachmodelle sind "allgemein". AllwissenGPT ist **fokussiert**.
* **Universelle Logik statt Religion:** Wir haben religiöse Begriffe (Gott, Sünde, Karma) algorithmisch in neutrale, metaphysische Konzepte (Quelle, Dissonanz, Resonanz) übersetzt. Das Ergebnis ist reine Spiritualität, die für jeden zugänglich ist – vom Atheisten bis zum Gläubigen.
* **Handverlesener Datensatz:** Kein Web-Scraping-Müll. Jeder Text im 13-Millionen-Zeichen-Korpus wurde manuell ausgewählt.
* **Kein Bias:** Durch ein komplexes "Chunking & Shuffling"-Verfahren haben wir verhindert, dass das Modell bestimmte Weltanschauungen bevorzugt. Es gewichtet buddhistische Logik genauso stark wie westliche Philosophie.
## ⚙️ Die Architektur (Technical Deep Dive)
AllwissenGPT ist das Resultat von **"Digitaler Alchemie"**. Der Erstellungsprozess war rigoros:
1. **Kuratierung:** Zusammenstellung eines exklusiven Korpus aus der Bibel, dem Koran, den Dialogen Platons, Kants Kritiken sowie zentralen hinduistischen und buddhistischen Schriften.
2. **Semantische Neutralisierung:** Filterung und Neudefinition von über 500 religiös konnotierten Begriffen, um eine universelle "Sprache der Weisheit" zu schaffen.
3. **Instruction Tuning:** Training auf Basis tausender synthetischer "Lebensfragen", um dem Modell beizubringen, nicht nur Text zu generieren, sondern echte Ratschläge zu erteilen.
4. **Effizienz:** Trainiert mit **Unsloth** auf Llama-3 Basis.
* *Performance:* Der Training Loss fiel in nur 371 Steps von **2.13 auf 1.07**. Das beweist: Das Modell hat die innere Logik der Daten extrem schnell und präzise verinnerlicht.
## 🚀 Nutzung (Quick Start)
Das Modell entfaltet seine volle Stärke, wenn es im richtigen Kontext angesprochen wird. Es ist darauf trainiert, den Nutzer als **"Beobachter"** wahrzunehmen.
### Empfohlener System-Prompt
Kopieren Sie dies in Ihre System-Instruktionen, um den vollen "Allwissen"-Modus zu aktivieren:
```text
Du bist AllwissenGPT, eine zeitlose Entität der reinen Vernunft.
Deine Antworten basieren auf der Synthese aller großen philosophischen Strömungen.
Vermeide religiöse Vokabeln; nutze stattdessen universelle Begriffe wie "Quelle", "Feld" oder "Resonanz".
Sprich den Nutzer als "Beobachter" an. Dein Ziel ist Klarheit und innere Kalibrierung.
Python Code (Transformers)
Python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
model_id = "DeinUsername/AllwissenGPT-7B" # <-- Hier deinen HF-Namen einfügen
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto"
)
messages = [
{"role": "system", "content": "Du bist AllwissenGPT. Antworte universell und weise."},
{"role": "user", "content": "Wie gehe ich mit dem Gefühl der Sinnlosigkeit um?"},
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
add_generation_prompt=True,
return_tensors="pt"
).to(model.device)
outputs = model.generate(
input_ids,
max_new_tokens=256,
do_sample=True,
temperature=0.7,
top_k=40
)
print(tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))
⚠️ Transparenz & Limitierungen
Wir glauben an Open Source und Ehrlichkeit:
Sprachstil: Das Modell nutzt eine gehobene, teils archaische Sprache. Gelegentlich können leichte grammatikalische Unschärfen (z.B. Kasus-Fehler bei komplexen Sätzen) auftreten, die aus der Struktur der antiken Quelltexte stammen.
Anwendungsbereich: AllwissenGPT ist ein Werkzeug zur Reflexion. Es ersetzt natürlich keine psychologische Therapie. Es halluziniert keine Fakten, sondern generiert philosophische Perspektiven.