Instructions to use hozifa1/Faqih-R1-14B-Islamic-AI with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use hozifa1/Faqih-R1-14B-Islamic-AI with Transformers:

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

pipe = pipeline("text-generation", model="hozifa1/Faqih-R1-14B-Islamic-AI")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe(messages)

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hozifa1/Faqih-R1-14B-Islamic-AI")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("hozifa1/Faqih-R1-14B-Islamic-AI", device_map="auto")
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]:]))

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps Settings

vLLM

How to use hozifa1/Faqih-R1-14B-Islamic-AI with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "hozifa1/Faqih-R1-14B-Islamic-AI"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "hozifa1/Faqih-R1-14B-Islamic-AI",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/hozifa1/Faqih-R1-14B-Islamic-AI

SGLang

How to use hozifa1/Faqih-R1-14B-Islamic-AI 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 "hozifa1/Faqih-R1-14B-Islamic-AI" \
    --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": "hozifa1/Faqih-R1-14B-Islamic-AI",
		"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 "hozifa1/Faqih-R1-14B-Islamic-AI" \
        --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": "hozifa1/Faqih-R1-14B-Islamic-AI",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Unsloth Studio

How to use hozifa1/Faqih-R1-14B-Islamic-AI 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 hozifa1/Faqih-R1-14B-Islamic-AI 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 hozifa1/Faqih-R1-14B-Islamic-AI to start chatting

Using HuggingFace Spaces for Unsloth

# No setup required
# Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser
# Search for hozifa1/Faqih-R1-14B-Islamic-AI to start chatting

Load model with FastModel

pip install unsloth
from unsloth import FastModel
model, tokenizer = FastModel.from_pretrained(
    model_name="hozifa1/Faqih-R1-14B-Islamic-AI",
    max_seq_length=2048,
)

Docker Model Runner
How to use hozifa1/Faqih-R1-14B-Islamic-AI with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/hozifa1/Faqih-R1-14B-Islamic-AI
```

hozifa1 commited on 1 day ago

Commit

4205ae8

verified ·

1 Parent(s): b75c7dd

Add explicit Alpha Research Preview & Non-Fatwa Disclaimer

Browse files

Files changed (1) hide show

README.md +28 -66

README.md CHANGED Viewed

@@ -4,50 +4,44 @@ language:
 - en
 license: apache-2.0
 tags:
-- islamic-ai
-- fiqh
 - comparative-fiqh
-- tafsir
-- hadith
 - deepseek-r1
 - qwen2.5
-- reasoning
-- safetensors
 pipeline_tag: text-generation
 base_model: deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
-datasets:
-- hozifa1/faqih_sft_dataset
 ---
-# 🕋 Faqih-R1-14B: The Islamic Jurisprudence & Scholarly AI
-### الفقيه الذكي (Faqih-R1): نموذج الذكاء الاصطناعي الموسوعي للفقه المقارن وعلوم الشريعة
-<p align="center">
-  <img src="https://raw.githubusercontent.com/hozifa460/islamic-content/main/assets/banner.png" alt="Faqih-R1 Banner" width="100%" onerror="this.style.display='none'"/>
-</p>
-<p align="center">
-  <b>Faqih-R1-14B</b> هو نموذج ذكاء اصطناعي رائد متخصص في <b>الفقه المقارن، علوم القرآن، وتخريج الأحاديث النبوية</b> وفق منهج أهل السنة والجماعة. يجمع بين قوة التفكير والاستدلال العميق لمعمارية <b>DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B</b>، والأمانة العلمية في استعراض أقوال المذاهب الأربعة مع أدلتها.
-</p>
 ---
-## ✨ المميزات والقدرات الفقهية (Key Capabilities)
-* 📚 **الفقه المقارن المعتمد:** تحرير أقوال أئمة المذاهب الأربعة (الحنفية، المالكية، الشافعية، الحنابلة) مع أدلتهم من الكتاب والسنة.
-* 🧠 **الاستدلال والتفكير العميق (`<think>`):** يحلل المسألة الفقهية ويفكك محل النزاع خطوة بخطوة قبل صياغة الجواب.
-* 📜 **تخريج وشرح الأحاديث:** الاستدلال بالأحاديث الصحيحة مع بيان درجتها وحكم المحدثين والفوائد الفقهية.
-* 📖 **التفسير الموضوعي:** ربط الأحكام بالآيات القرآنية بالرسم العثماني وبيان أسباب النزول والمقاصد.
-* 🤲 **الأذكار والأدعية المحققة:** إيراد الأدعية المأثورة بنصوصها وضبطها وتخريجها.
-* 🛡️ **التأدب الفقهي والأمان:** الامتناع عن الإفتاء بغير علم في النوازل المعقدة والتحويل إلى دور الإفتاء المعتمدة.
 ---
-## ⚡ التشغيل والاستخدام (Quickstart with Python & Transformers)
 ```python
 import torch
-from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer
 MODEL_ID = "hozifa1/Faqih-R1-14B-Islamic-AI"
@@ -58,54 +52,22 @@ model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
     device_map="auto"
 )
-SYSTEM_PROMPT = (
-    "أنت الفقيه المحقق (Faqih-R1)، نموذج ذكاء اصطناعي إسلامي موسوعي متخصص في الفقه المقارن "
-    "والعلوم الشرعية وفق منهج أهل السنة والجماعة. فصّل الأدلة من الكتاب والسنة وأقوال المذاهب الأربعة."
-)
-question = "ما حكم تارك الصلاة تكاسلاً عند المذاهب الأربعة مع تفصيل الأدلة والترجيح؟"
-prompt = f"<|im_start|>system\n{SYSTEM_PROMPT}<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{question}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n<think>\n"
 inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
-streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=False)
 with torch.no_grad():
-    output = model.generate(
-        **inputs,
-        streamer=streamer,
-        max_new_tokens=2048,
-        temperature=0.6,
-        top_p=0.95,
-        do_sample=True,
-    )
-```
----
-## 🏎️ التشغيل السريع عبر vLLM (High-Throughput Inference)
-```bash
-vllm serve hozifa1/Faqih-R1-14B-Islamic-AI \
-    --tensor-parallel-size 1 \
-    --dtype bfloat16 \
-    --max-model-len 8192
 ```
 ---
-## 📦 النسخ المكممة المتاحة (GGUF Quantizations)
-للتشغيل على الأجهزة الشخصية وتطبيقات LM Studio و Ollama، يرجى زيارة المستودع المخصص:
 👉 **[`hozifa1/Faqih-R1-14B-GGUF`](https://huggingface.co/hozifa1/Faqih-R1-14B-GGUF)**
 ---
-## 📊 بيانات التدريب (Training Data)
-تم تدريب النموذج بالاعتماد على داتا سيت **Faqih Gold SFT v2**:
-👉 **[`hozifa1/faqih_sft_dataset`](https://huggingface.co/datasets/hozifa1/faqih_sft_dataset)**
----
-## ⚖️ إخلاء مسؤولية وضوابط الاستخدام (Fiqh & Ethical Disclaimer)
-1. هذا النموذج مخصص لأغراض **البحث العلمي، المدارسة الفقهية، والمساعدة الاستدلالية**.
-2. لا يُعتبر بديلاً عن الفتوى القضائية الرسمية في قضايا الأحوال الشخصية، الجنايات، والنزاعات المالية المعقدة.
-3. نلتزم بمنهج أهل السنة والجماعة، ولا نتحمل مسؤولية أي سوء استخدام خارج الأطر الشرعية المعتبرة.

 - en
 license: apache-2.0
 tags:
+- experimental
+- research-only
+- islamic-studies
 - comparative-fiqh
 - deepseek-r1
 - qwen2.5
+- work-in-progress
 pipeline_tag: text-generation
 base_model: deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
 ---
+# ⚠️ Faqih-R1-14B (Experimental Alpha Research Preview)
+### نموذج الفقيه الذكي (نسخة بحثية تجريبية قيد التطوير والتقييم)
+> [!CAUTION]
+> ### 🛑 تنبيه ديني وأكاديمي صارم / STRICT DISCLAIMER:
+> **هذا النموذج هو مشروع بحثي تجريبي (Alpha / Work in Progress) في مراحله الأولية، وهو غير جاهز أو معتمد إطلاقاً للفتوى أو الاستخدام الديني أو التوجيه الشرعي العملي.**
+>
+> * **الهدف من المشروع:** دراسة وتجربة تقنيات الاستدلال الآلي (Chain-of-Thought) والبحث الدلالي (RAG) في نصوص التراث والفقه المقارن لأغراض أكاديمية وبحثية بحتة.
+> * **الرجوع للمصادر المعتمدة:** لا يجوز الاعتماد على مخرجات هذا النموذج في أخذ الأحكام الشرعية أو قضايا الحلال والحرام، ويجب الرجوع حصراً للمؤسسات الإفتائية الرسمية والعلماء الثقات المتخصصين.
 ---
+## 📌 نبذة عن المشروع البحثي (About the Research)
+مشروع **الفقيه (Faqih-R1)** يهدف إلى استكشاف كيفية تدريب النماذج اللغوية على:
+1. فهم المصطلحات الفقهية والأصولية.
+2. تتبع وتفكيك الخلاف الفقهي بين المذاهب الأربعة (الحنفية والمالكية والشافعية والحنابلة).
+3. فحص آليات التفكير والاستدلال الشرعي (`<think>`) ومقارنتها بالاستدلال الفقهي البشري.
+النموذج مبني كنسخة تجريبية أولية على معمارية `DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B` وما زال يخضع للتقييم والتحسين المستمر.
 ---
+## 💻 الاستخدام البحثي والتجريبي (For Research Testing Only)
 ```python
 import torch
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 MODEL_ID = "hozifa1/Faqih-R1-14B-Islamic-AI"
     device_map="auto"
 )
+# تجربة بحثية:
+prompt = "<|im_start|>user\nما هي المذاهب الفقهية الأربعة في مسألة قراءة الفاتحة للمأموم؟<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n<think>\n"
 inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
 with torch.no_grad():
+    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024, temperature=0.6)
 ```
 ---
+## 📦 النسخ التجريبية المكممة (GGUF Alpha)
+للأغراض التجريبية على الأجهزة الشخصية:
 👉 **[`hozifa1/Faqih-R1-14B-GGUF`](https://huggingface.co/hozifa1/Faqih-R1-14B-GGUF)**
 ---
+## ⚖️ ضوابط وحدود الاستخدام (Limitations & Guardrails)
+* **عرضة للهلاوس والأخطاء:** قد يقع النموذج في الخلط بين أقوال الفقهاء أو صياغة عبارات غير دقيقة.
+* **غير مؤهل للقضايا القضائية والأسرية:** مسائل الطلاق، المواريث، المعاملات المالية، والجنايات تتطلب فقهاء معتمدين ولا تخضع لمعالجة الذكاء الاصطناعي.