Instructions to use CyberSociety/HummanAI with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Adapters
How to use CyberSociety/HummanAI with Adapters:
from adapters import AutoAdapterModel model = AutoAdapterModel.from_pretrained("undefined") model.load_adapter("CyberSociety/HummanAI", set_active=True) - llama-cpp-python
How to use CyberSociety/HummanAI with llama-cpp-python:
# !pip install llama-cpp-python from llama_cpp import Llama llm = Llama.from_pretrained( repo_id="CyberSociety/HummanAI", filename="Model_Bahasa_Ram 2.gguf", )
llm.create_chat_completion( messages = "\"I like you. I love you\"" )
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps
- llama.cpp
How to use CyberSociety/HummanAI with llama.cpp:
Install from brew
brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama-server -hf CyberSociety/HummanAI # Run inference directly in the terminal: llama-cli -hf CyberSociety/HummanAI
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama-server -hf CyberSociety/HummanAI # Run inference directly in the terminal: llama-cli -hf CyberSociety/HummanAI
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 CyberSociety/HummanAI # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf CyberSociety/HummanAI
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 CyberSociety/HummanAI # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf CyberSociety/HummanAI
Use Docker
docker model run hf.co/CyberSociety/HummanAI
- LM Studio
- Jan
- Ollama
How to use CyberSociety/HummanAI with Ollama:
ollama run hf.co/CyberSociety/HummanAI
- Unsloth Studio new
How to use CyberSociety/HummanAI 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 CyberSociety/HummanAI 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 CyberSociety/HummanAI to start chatting
Using HuggingFace Spaces for Unsloth
# No setup required # Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser # Search for CyberSociety/HummanAI to start chatting
- Pi new
How to use CyberSociety/HummanAI with Pi:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama-server -hf CyberSociety/HummanAI
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": "CyberSociety/HummanAI" } ] } } }Run Pi
# Start Pi in your project directory: pi
- Hermes Agent new
How to use CyberSociety/HummanAI with Hermes Agent:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama-server -hf CyberSociety/HummanAI
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 CyberSociety/HummanAI
Run Hermes
hermes
- Docker Model Runner
How to use CyberSociety/HummanAI with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/CyberSociety/HummanAI
- Lemonade
How to use CyberSociety/HummanAI with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull CyberSociety/HummanAI
Run and chat with the model
lemonade run user.HummanAI-{{QUANT_TAG}}List all available models
lemonade list
| license: mit | |
| datasets: | |
| - Qwen/DeepPlanning | |
| language: | |
| - id | |
| metrics: | |
| - accuracy | |
| base_model: | |
| - Qwen/Qwen3-Coder-Next | |
| new_version: Qwen/Qwen3.5-397B-A17B | |
| pipeline_tag: text-classification | |
| library_name: adapter-transformers | |
| tags: | |
| - HummanAI | |
| - Model | |
| - .gguf | |
| - Cyber | |
| - Scurity | |
| # π±βπ» HackCat AI Chat | |
|  | |
| <audio controls src="https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/699872ccaf89b7c1a5351ff9/59VOoSNjxHRxhKaWEYZB_.mpga"></audio> | |
| HackCat AI Chat adalah aplikasi chatbot berbasis Command Line Interface (CLI) yang berjalan menggunakan model bahasa lokal (Large Language Model) berekstensi `.gguf`. Proyek ini menggunakan pustaka `gpt4all` dan dirancang untuk berjalan **sepenuhnya secara offline** tanpa memerlukan koneksi internet. | |
| ## β¨ Fitur Utama | |
| * **100% Offline:** Menjaga privasi data Anda karena pemrosesan dilakukan sepenuhnya di perangkat lokal. | |
| * **Streaming Responses:** Jawaban dari AI ditampilkan kata demi kata secara *real-time*, memberikan pengalaman obrolan yang natural. | |
| * **Sesi Interaktif:** Mengingat konteks percakapan selama sesi berjalan. | |
| --- | |
| ## π οΈ Persyaratan Sistem (Prerequisites) | |
| Sebelum menjalankan aplikasi ini, pastikan sistem Anda telah memenuhi persyaratan berikut: | |
| 1. **Python** versi 3.8 atau lebih baru. | |
| 2. Pustaka Python **GPT4All**. | |
| 3. File model GGUF bernama `Model_Bahasa_Ram 2.gguf`. | |
| --- | |
| ## π Cara Instalasi & Persiapan | |
| **1. Install Library GPT4All** | |
| Buka terminal/command prompt Anda dan jalankan perintah berikut: | |
| ```bash | |
| pip install gpt4all | |
| ``` | |
| **2. Persiapkan File Model** | |
| Karena aplikasi ini disetel untuk tidak mengunduh model secara otomatis (`allow_download=False`), Anda harus menyediakan file modelnya secara manual: | |
| * Unduh atau siapkan file model `Model_Bahasa_Ram 2.gguf`. | |
| * Buat folder bernama `model` di direktori yang sama dengan file script Python Anda. | |
| * Pindahkan file `.gguf` tersebut ke dalam folder `model`. | |
| **3. Struktur Direktori** | |
| Pastikan struktur folder Anda terlihat seperti ini: | |
| ```text | |
| π¦ Proyek_HackCat/ | |
| β£ π model/ | |
| β β π Model_Bahasa_Ram 2.gguf | |
| β π main.py (File script Python Anda) | |
| ``` | |
| --- | |
| ## π» Cara Menjalankan Aplikasi | |
| 1. Buka terminal/command prompt. | |
| 2. Arahkan ke direktori proyek Anda. | |
| 3. Jalankan script Python: | |
| ```bash | |
| python main.py | |
| ``` | |
| *(Ganti `main.py` dengan nama file Python Anda yang sebenarnya).* | |
| Setelah berjalan, Anda akan melihat tampilan seperti ini di terminal: | |
| ```text | |
| === HackCat AI Chat === | |
| (Ketik 'exit' untuk berhenti) | |
| Kamu: Halo, apa kabar? | |
| AI: Halo! Kabar saya baik. Ada yang bisa saya bantu hari ini? | |
| ``` | |
| Ketik **`exit`** kapan saja untuk menghentikan program dan keluar dari sesi obrolan. | |
| --- | |
| ## βοΈ Penjelasan Kode Singkat | |
| * `model_path="./model/"`: Menentukan lokasi di mana program akan mencari file model. | |
| * `allow_download=False`: Memaksa program untuk hanya menggunakan model yang sudah ada secara lokal. Jika file tidak ditemukan, program akan memunculkan *error* alih-alih mencoba mengunduhnya dari internet. | |
| * `streaming=True`: Memungkinkan teks dicetak ke layar sedikit demi sedikit (efek mengetik) alih-alih menunggu seluruh kalimat selesai dibuat oleh AI. | |
| --- | |
| ## π οΈ Panduan Troubleshooting (Pemecahan Masalah) | |
| Jika Anda menemui kendala saat menjalankan **HackCat AI Chat**, silakan cek solusi di bawah ini: | |
| ### 1. Model Not Found (File Tidak Ditemukan) | |
| **Gejala:** Muncul pesan error `Model file not found` atau program langsung tertutup. | |
| * **Solusi:** * Pastikan nama file di dalam folder `model` **sama persis** dengan yang ada di kode: `Model_Bahasa_Ram 2.gguf`. Perhatikan spasi dan huruf kapital. | |
| * Pastikan path-nya benar. Jika Anda menjalankan script dari folder luar, gunakan path absolut atau pastikan folder `model/` berada satu level dengan script `.py`. | |
| ### 2. Error: "Instruction set not supported" (AVX/AVX2) | |
| **Gejala:** Program *crash* atau *error* saat inisialisasi model. | |
| * **Penyebab:** GPT4All memerlukan instruksi CPU tertentu (AVX atau AVX2). Jika CPU Anda terlalu lama, ia mungkin tidak mendukung instruksi ini. | |
| * **Solusi:** * Update driver chipset Anda. | |
| * Pastikan Anda menggunakan versi `gpt4all` terbaru (`pip install --upgrade gpt4all`). | |
| * Jika menggunakan CPU sangat tua, Anda mungkin perlu mencari *build* khusus atau mengganti perangkat. | |
| ### 3. Masalah RAM & Performa (Lagging) | |
| **Gejala:** Respon AI sangat lambat atau komputer menjadi tidak responsif. | |
| * **Penyebab:** Model `.gguf` dimuat ke dalam RAM. Model yang besar membutuhkan RAM yang lega (minimal 8GB untuk performa stabil). | |
| * **Solusi:** | |
| * Tutup aplikasi berat lainnya (Chrome, Game, Video Editor) saat menjalankan AI. | |
| * Gunakan model dengan ukuran parameter yang lebih kecil atau kuantisasi yang lebih tinggi (misal: versi `Q4_K_M`). | |
| ### 4. Library Tidak Terdeteksi | |
| **Gejala:** `ModuleNotFoundError: No module named 'gpt4all'` | |
| * **Solusi:** Pastikan Anda menginstal library di lingkungan (environment) yang benar. Jika menggunakan Virtual Environment (venv), aktifkan dulu venv-nya sebelum menjalankan `pip install`. | |
| ### 5. Karakter Aneh pada Output Streaming | |
| **Gejala:** Muncul karakter kotak-kotak atau simbol aneh saat AI menjawab. | |
| * **Solusi:** Ini biasanya masalah encoding pada Terminal/CMD. Gunakan terminal yang mendukung UTF-8 seperti **VS Code Terminal**, **Windows Terminal**, atau **PowerShell** (hindari CMD jadul jika memungkinkan). | |
| --- | |
| ## π Tips Tambahan | |
| * **Update Library:** Selalu gunakan versi terbaru dengan perintah `pip install -U gpt4all`. | |
| * **Logs:** Jika error tetap berlanjut, hapus `allow_download=False` sementara untuk melihat apakah library mencoba mengunduh dependensi yang hilang. | |
| --- |