天问（Tianwen）是一个完全跑在本地的东方式自我反思应用。一个 1B 参数的模型，把三千年的中国术数语言，变成今天就能做到的一小步。它是 Build Small Hackathon 的参赛作品，名字取自屈原的《天问》：最值得问的问题，是问自己的问题。
- 演示视频：8 分钟讲解
- 社区帖子：r/huggingface
- 模型：
build-small-hackathon/tianwen-minicpm5-1b - 数据集：
build-small-hackathon/tianwen-distill
这是什么
天问挑了一个很玄的领域，中国的八字命理和六爻占卜，把它做成温和、带点游戏感的自我反思工具。它不算命，只把古老的符号换成日常的心理学语言，每次结尾都落到一个具体行动上。
四种解读，从最宽的视角收到最近的当下：
- 命盘：一生的画像（八字四柱）
- 年运：今年的基调，加上逐月展开的十二个月
- 日盘：今天的能量、每日符印壁纸、30 天心情趋势
- 请事：心里有问题时，掷三枚硬币六次，得到一次六爻解读
语言支持简体中文、繁体中文和英文。主题有“汝窑白”和“玄武黑”两种，可以装成 PWA。
思路与技术
这届黑客松的主旨是“AI 的未来不必住在别人的数据中心里”。天问是一个完整应用，关键部分全在你自己的设备上跑：
| 层 | 做法 |
|---|---|
| 排盘 | 确定性计算：lunar-python 在本地算出八字、流年、流月和卦象，日期不靠模型猜。 |
| 解读 | 微调后的 MiniCPM5-1B（1B 参数），经 llama.cpp 以 OpenAI 兼容接口提供服务。项目从教师模型蒸馏出自己的语气：平实、第二人称、不渲染厄运。 |
| 安全 | 确定性护栏（safety/intercept）：危机词立刻熔断，转向求助热线；不祥的符号会重映射成成长性的说法。这一层从不交给 1B 模型的概率。 |
| 兜底 | 大模型不可用时，规则引擎照样能生成完整解读，所以离线也能用。 |
作者强调，这种语气不是靠提示词“调”出来的，是教出来的。完整的蒸馏 → LoRA → GGUF → 部署过程，以及踩过的每一个坑，都 记在 Fine-Tuning Field Notes（docs/FINETUNE_REPORT.md）里。
技术栈：MiniCPM5-1B · LLaMA-Factory（LoRA，bf16）· Modal（A100 训练）· llama.cpp（GGUF Q4_K_M）· HF ZeroGPU（推理）· FastAPI + Gradio（后端）· React + shadcn/ui + Tailwind（前端）· lunar-python。
亮点
- 完全本地：零外部网络请求，可离线安装的 PWA。
- 微调：自建蒸馏数据集，对 MiniCPM5-1B 做 LoRA 微调，loss 曲线健康。
- 开放共享：数据集、训练和蒸馏脚本都开放，构建日志也写得很细。
- 小模型也能干：用 1B 模型完成通常要 4B 以上模型才做的事；蒸馏和训练流水线跑在 Modal A100 上。
本地运行
Bash
# 1) Build the React frontend (the backend serves this build)
cd frontend && pnpm install && pnpm build && cd ..
# 2) Start the backend
python app.py # → http://127.0.0.1:7860/
# 3) (optional) Serve the fine-tuned model for real LLM readings
llama-server -m finetune/data/tianwen-minicpm1b-q4_k_m.gguf --port 8888 -c 4096
即使没跑大模型，天问也能靠确定性的规则引擎正常工作。
仓库结构
Plain Text
app.py FastAPI + Gradio backend (serves frontend/dist, SSE streaming readings)
bazi/ divination/ Deterministic charting & I-Ching engines (lunar-python)
prompts/ System prompts, templates, OpenAI-compatible LLM client
safety/ Crisis circuit-breaker + symbol re-mapping
finetune/ Distillation (gen_distill.py) + Modal training (train_modal.py) + deploy
frontend/ React + shadcn UI (build → frontend/dist)
docs/FINETUNE_REPORT.md The build log (Field Notes)
说明
排盘基于 lunar-python，城市数据来自 GeoNames（CC BY 4.0）。本应用仅供自我反思和娱乐，不能替代专业的医疗、心理或财务建议。
相关链接
- Hugging Face Space：build-small-hackathon/Tianwen
- 演示视频：8 分钟讲解