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

Libraries

How to use firebotco/alexk with Transformers:

# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="firebotco/alexk")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe(messages)

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("firebotco/alexk")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("firebotco/alexk")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
	messages,
	add_generation_prompt=True,
	tokenize=True,
	return_dict=True,
	return_tensors="pt",
).to(model.device)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=40)
print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:]))

llama-cpp-python

How to use firebotco/alexk with llama-cpp-python:

# !pip install llama-cpp-python

from llama_cpp import Llama

llm = Llama.from_pretrained(
	repo_id="firebotco/alexk",
	filename="gguf/alexk-f16.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 firebotco/alexk 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 firebotco/alexk:F16
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf firebotco/alexk:F16

Install from WinGet (Windows)

winget install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama serve -hf firebotco/alexk:F16
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf firebotco/alexk: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 firebotco/alexk:F16
# Run inference directly in the terminal:
./llama-cli -hf firebotco/alexk: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 firebotco/alexk:F16
# Run inference directly in the terminal:
./build/bin/llama-cli -hf firebotco/alexk:F16

Use Docker

docker model run hf.co/firebotco/alexk:F16

LM Studio
Jan

vLLM

How to use firebotco/alexk with vLLM:

Install from pip and serve model

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

Use Docker

docker model run hf.co/firebotco/alexk:F16

SGLang

How to use firebotco/alexk 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 "firebotco/alexk" \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "firebotco/alexk",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

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 "firebotco/alexk" \
        --host 0.0.0.0 \
        --port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "firebotco/alexk",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Ollama
How to use firebotco/alexk with Ollama:
```
ollama run hf.co/firebotco/alexk:F16
```

Unsloth Studio

How to use firebotco/alexk 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 firebotco/alexk 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 firebotco/alexk to start chatting

Using HuggingFace Spaces for Unsloth

# No setup required
# Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser
# Search for firebotco/alexk to start chatting

How to use firebotco/alexk with Pi:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf firebotco/alexk:F16

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": "firebotco/alexk:F16"
        }
      ]
    }
  }
}

Run Pi

# Start Pi in your project directory:
pi

Hermes Agent new

How to use firebotco/alexk with Hermes Agent:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf firebotco/alexk:F16

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 firebotco/alexk:F16

Run Hermes

hermes

Atomic Chat new

OpenClaw new

How to use firebotco/alexk with OpenClaw:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf firebotco/alexk:F16

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 "firebotco/alexk:F16" \
  --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 firebotco/alexk with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/firebotco/alexk:F16
```

Lemonade

How to use firebotco/alexk with Lemonade:

Pull the model

# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/
lemonade pull firebotco/alexk:F16

Run and chat with the model

lemonade run user.alexk-F16

List all available models

lemonade list

🧠 AlexK - Modelo Generativo de Arquitectura de Software

🤖 Sobre el Modelo

AlexK es un modelo generativo especializado en Ingeniería de Software y Arquitectura de Sistemas, diseñado para asistir a desarrolladores, arquitectos de software y equipos de DevOps en la creación de soluciones robustas y escalables.

🎯 Especialidades Técnicas

Área	Especialización
🏗️ Arquitectura	Arquitectura de Software, Patrones Arquitectónicos
🎨 Patrones	Patrones de Diseño (GoF), Patrones Empresariales
⚡ Principios	SOLID, DRY, KISS, YAGNI, Clean Code
🔧 Desarrollo	Desarrollo Full Stack, Metodologías Ágiles
🐳 Contenedores	Docker, Kubernetes, Orquestación de Contenedores
📦 Microservicios	Arquitectura de Microservicios, Comunicación entre Servicios
🔄 CI/CD	Integración Continua, Entrega Continua, Despliegue Continuo
🛡️ DevOps	Cultura DevOps, Automatización, Infraestructura como Código
🔒 DevSecOps	Seguridad en el Ciclo de Desarrollo, Prácticas Secure-by-Design

📝 Características del Dataset

🌐 Idioma: Español
🎯 Enfoque: Arquitectura de Software y Ingeniería de Sistemas
📚 Contenido: Patrones, principios, mejores prácticas y casos de estudio
🔄 Actualización: Dataset en constante evolución y mejora

🌟 Características Únicas del Modelo

🎓 Conocimiento Especializado

📖 Explicaciones detalladas de patrones de diseño
🏛️ Guías de arquitectura empresarial
🔍 Análisis de trade-offs técnicos
📊 Mejores prácticas de la industria

🛠️ Aplicación Práctica

💼 Casos de uso reales
⚡ Soluciones inmediatas a problemas comunes
📈 Optimización de sistemas existentes
🔄 Migración de monolitos a microservicios

📞 ¿Necesitas Ayuda Específica?

El modelo AlexK puede asistirte en:

🎨 Diseño de Sistemas: Desde conceptos hasta implementación
🔧 Resolución de Problemas: Debugging y optimización
📐 Arquitectura: Decisiones técnicas fundamentadas
🚀 DevOps: Pipelines, automatización y monitorización
🛡️ Seguridad: Prácticas DevSecOps y hardening

Dataset

Dataset en Español para el Modelo Alexk

Última actualización: 14 Noviembre 2025

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Quiero invitarte a formar parte del crecimiento y mejora del Modelo AlexK. Cada comentario, sugerencia o idea que compartas ayuda a fortalecer su capacidad para resolver problemas reales en arquitectura de software, ingeniería, seguridad y desarrollo moderno.

Si tienes propuestas, identificas comportamientos que pueden optimizarse o deseas aportar nuevos casos de uso, tu participación será muy valiosa. Este proyecto está pensado para evolucionar junto con la comunidad, y tu experiencia puede marcar una gran diferencia.

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👨‍💻 Maintainer

Alexander Rubio Cáceres

"Construyendo el futuro del desarrollo de software, un modelo a la vez"

🎓 Credenciales:

🏆 Ingeniero de Software con amplia experiencia en desarrollo empresarial
🛡️ Especialista en Seguridad de la Información - Enfoque en desarrollo seguro
🤖 Desarrollador de IA - Especializado en modelos generativos aplicados
💻 Full Stack Senior - Experiencia end-to-end en desarrollo de software web y móvil

Downloads last month: 6

Safetensors

Model size

3B params

Tensor type

F16