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 about 22 hours ago

Commit

7660629

verified ·

1 Parent(s): 4205ae8

Unsloth Model Card

Browse files

Files changed (1) hide show

README.md +13 -65

README.md CHANGED Viewed

@@ -1,73 +1,21 @@
 ---
 language:
-- ar
 - 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"
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_ID)
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
-    MODEL_ID,
-    torch_dtype=torch.bfloat16,
-    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.

 ---
+base_model: unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-bnb-4bit
+tags:
+- text-generation-inference
+- transformers
+- unsloth
+- qwen2
+license: apache-2.0
 language:
 - en
 ---
+# Uploaded finetuned  model
+- **Developed by:** hozifa1
+- **License:** apache-2.0
+- **Finetuned from model :** unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-bnb-4bit
+This qwen2 model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library.
+[<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)