Instructions to use ModernoTech/nova-2b with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

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How to use ModernoTech/nova-2b 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 ModernoTech/nova-2b
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf ModernoTech/nova-2b

Install from WinGet (Windows)

winget install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama serve -hf ModernoTech/nova-2b
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf ModernoTech/nova-2b

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 ModernoTech/nova-2b
# Run inference directly in the terminal:
./llama-cli -hf ModernoTech/nova-2b

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 ModernoTech/nova-2b
# Run inference directly in the terminal:
./build/bin/llama-cli -hf ModernoTech/nova-2b

Use Docker

docker model run hf.co/ModernoTech/nova-2b

LM Studio
Jan

vLLM

How to use ModernoTech/nova-2b with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "ModernoTech/nova-2b"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "ModernoTech/nova-2b",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/ModernoTech/nova-2b

Ollama
How to use ModernoTech/nova-2b with Ollama:
```
ollama run hf.co/ModernoTech/nova-2b
```
Unsloth Desktop

How to use ModernoTech/nova-2b with Pi:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf ModernoTech/nova-2b

Configure the model in Pi

# Install Pi:
npm install -g @earendil-works/pi-coding-agent
# Add to ~/.pi/agent/models.json:
{
  "providers": {
    "llama-cpp": {
      "baseUrl": "http://localhost:8080/v1",
      "api": "openai-completions",
      "apiKey": "none",
      "models": [
        {
          "id": "ModernoTech/nova-2b"
        }
      ]
    }
  }
}

Run Pi

# Start Pi in your project directory:
pi

Docker Model Runner
How to use ModernoTech/nova-2b with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/ModernoTech/nova-2b
```

Lemonade

How to use ModernoTech/nova-2b with Lemonade:

Pull the model

# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/
lemonade pull ModernoTech/nova-2b

Run and chat with the model

lemonade run user.nova-2b-{{QUANT_TAG}}

List all available models

lemonade list

Hermes Agent

How to use ModernoTech/nova-2b with Hermes Agent:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf ModernoTech/nova-2b

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 ModernoTech/nova-2b

Run Hermes

hermes

Atomic Chat

OpenClaw

How to use ModernoTech/nova-2b with OpenClaw:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf ModernoTech/nova-2b

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 "ModernoTech/nova-2b" \
  --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"

Nova AI — Arquitectura Híbrida Oficial (ModernoTech)

Nova AI es una inteligencia artificial conversacional e híbrida desarrollada por ModernoTech, concebida para ser ultrapotente en relación con su tamaño, ultracompacta, ultraligera y con arquitectura de auto-mejora continua.

💡 Concepto Fundamental

Nova AI rompe la dependencia absoluta de los LLMs gigantes. En su lugar, distribuye la inteligencia en tres pilares:

                                  NOVA AI
                                     │
                    ┌────────────────┴────────────────┐
                    ▼                                 ▼
             [ NOVA NATIVE ]                   [ NOVA 2B LLM ]
       100% Integer & Ternary {-1,0,1}      Inferencia GGUF Universal
                    │                       (LM Studio, Ollama, llama.cpp)
     ┌──────────────┼──────────────┐
     ▼              ▼              ▼
 [MoCE Experts] [User Memory] [Nova RAG FTS5]
                    │
                    ▼
        [Self-Improvement Engine]

Nova Native (100% Entero y Ternario): Computación en pesos ternarios empaquetados (2 bits por peso) con acumuladores Int32 y activaciones Int16. Cero uso de float en operaciones críticas.
Mixture of Code-Experts (MoCE): Expertos modulares en Python con conocimiento estructurado persistente en SQLite (storage/knowledge.db):
- CodeExpert: HTML5, CSS3, JavaScript, Python.
- LanguagesExpert: Chino Mandarín, Inglés, Francés, Portugués, Español.
- MathExpert: Álgebra lineal, cálculo, probabilidad y lógica.
RAG Ultraligero SQLite FTS5: Búsqueda léxica con ranking BM25 sin necesidad de bases vectoriales pesadas.
Self-Improvement Engine: Detecta debilidades, autopsia de errores, genera ejercicios sintéticos de práctica, verifica resultados y consolida mejoras en disco de forma autónoma.
Nova 2B LLM (GGUF): Actúa como motor de razonamiento de respaldo y profesor para sintetizar conocimiento nuevo.

🚀 Despliegue Rápido

Opción 1: Modelo GGUF Universal (LM Studio / Ollama / llama.cpp)

El archivo nova-2b.gguf puede ejecutarse directamente en cualquier cliente compatible con GGUF desde el Hugging Face Hub:

LM Studio: Buscar ModernoTech/nova-2b y presionar Download.
Ollama:
```
ollama run hf.co/ModernoTech/nova-2b
```

llama.cpp:

./llama-server -hf ModernoTech/nova-2b -c 1048576 --temp 0.8 --top-p 0.95

Opción 2: Nova AI Framework Completo (MoCE + RAG + Auto-Mejora)

Ejecuta la consola interactiva con todas las capas activadas:

python3 nova_core.py

Escribe preguntas técnicas o habla cotidianamente.
Para enseñar: Aprende esto: <hecho nuevo>
Para forzar auto-mejora: /improve
Para ver rendimiento por habilidad: /skills
Para ver estadísticas: /stats

Opción 3: Servidor API Compatible con OpenAI

Levanta el endpoint HTTP local en el puerto 8080:

python3 nova_server.py

Endpoint: http://127.0.0.1:8080/v1/chat/completions (compatible con Open WebUI, Cursor, VS Code).
Estado: http://127.0.0.1:8080/status

🧪 Auditorías y Pruebas Unitarias

Nova AI cuenta con un riguroso sistema de pruebas y auditoría automática:

# 1. Auditoría estricta Integer-Only / Ternary (falla si detecta float):
python3 nova_auditor.py

# 2. Suite de pruebas unitarias completas:
python3 -m unittest tests/test_nova_suite.py

📄 Especificación de Metadatos

Para consultar el estándar de metadatos propios de Nova incrustados en GGUF, revisa docs/NOVA_GGUF_SPEC.md.

📜 Licencia y Autoría

Copyright (c) 2026 ModernoTech / José Luis Brea.
Distribuido bajo la Licencia MIT. Consulta el archivo LICENSE para más detalles.

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GGUF

Model size

5B params

Architecture

gemma4

Hardware compatibility

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