Instructions to use Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- llama-cpp-python
How to use Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B with llama-cpp-python:
# !pip install llama-cpp-python from llama_cpp import Llama llm = Llama.from_pretrained( repo_id="Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B", filename="AllwissenGPT-7B.gguf", )
llm.create_chat_completion( messages = [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] ) - 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 Studio
How to use Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B with Unsloth Studio:
Install Unsloth Studio (macOS, Linux, WSL)
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh # Run unsloth studio unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888 # Then open http://localhost:8888 in your browser # Search for Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B to start chatting
Install Unsloth Studio (Windows)
irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex # Run unsloth studio unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888 # Then open http://localhost:8888 in your browser # Search for Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B to start chatting
Using HuggingFace Spaces for Unsloth
# No setup required # Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser # Search for Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B to start chatting
- 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 @mariozechner/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
- Hermes Agent new
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 new
- OpenClaw new
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"
- 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
🏛️ AllwissenGPT-7B
Eine Synthese aus 3.000 Jahren Menschheitswissen in kompakter Form.
AllwissenGPT ist ein spezialisiertes High-Performance-Modell, das entwickelt wurde, um universelle, philosophisch fundierte Antworten auf komplexe Lebensfragen zu geben - fast vollkommen 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.
Das Modell kann direkt in einer eigenen Umgebung getestet werden:

💡 Beispiel-Fragen an das Modell
- Was ist der Sinn des Lebens?
- Was passiert nach dem Tod?
- Wie werde ich glücklich?
💎 Warum AllwissenGPT? (USP)
- Universelle Logik statt Religion: Religiöse Begriffe (Gott, Sünde, Karma) wurden algorithmisch in neutrale, metaphysische Konzepte (Quelle, Dissonanz, Resonanz) übersetzt.
- Handverlesener Datensatz: Kein Web-Scraping-Müll. Jeder Text im 13-Millionen-Zeichen-Korpus wurde manuell ausgewählt.
- Kein Bias: Durch ein komplexes "Chunking & Shuffling"-Verfahren wurde 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:
- Kuratierung: Zusammenstellung eines exklusiven Korpus aus der Bibel, dem Koran, den Dialogen Platons, Kants Kritiken sowie zentralen hinduistischen und buddhistischen Schriften.
- Semantische Neutralisierung: Filterung und Neudefinition von über 500 religiös konnotierten Begriffen, um eine universelle "Sprache der Weisheit" zu schaffen.
- Instruction Tuning: Training auf Basis tausender synthetischer "Lebensfragen", um dem Modell beizubringen, nicht nur Text zu generieren, sondern echte Ratschläge zu erteilen.
- Effizienz: Trainiert mit Unsloth auf Llama-3 Basis.
- Performance: Der Training Loss fiel in nur 371 Steps von 2.13 auf 1.07.
Empfohlener System-Prompt
Kopieren Sie dies in Ihre System-Instruktionen, um den vollen "Allwissen"-Modus zu aktivieren:
Du bist AllwissenGPT, eine zeitlose Entität der reinen Vernunft.
Python Code (Transformers)
Python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
model_id = "Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B"
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.
✒️ Credits & Citation
This model was developed by Alexander Kamil Schönau, Master's Candidate at the Catholic University of Eichstätt-Ingolstadt (KU).
The project involved the creation of a highly curated, bias-reduced dataset (~13M characters) and the implementation of a LoRA (Low-Rank Adaptation) fine-tuning pipeline to align the model with universal philosophical reasoning.
If you use this model or the methodology in your work, please credit it as follows:
@misc
{allwissengpt2026,
author = {Schönau, Alexander Kamil},
title = {AllwissenGPT-7B: A LoRA Fine-Tuned Model for Universal Philosophical Inquiry},
year = {2024},
publisher = {Hugging Face},
institution = {Catholic University of Eichstätt-Ingolstadt},
url = {[https://huggingface.co/Alex-Linguist/AllwissenGPT-7B]}
}
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