Instructions to use Earlychildhoodeducation/EleMo-V2 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- llama.cpp
How to use Earlychildhoodeducation/EleMo-V2 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 Earlychildhoodeducation/EleMo-V2:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Earlychildhoodeducation/EleMo-V2:Q4_K_M
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf Earlychildhoodeducation/EleMo-V2:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf Earlychildhoodeducation/EleMo-V2:Q4_K_M
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 Earlychildhoodeducation/EleMo-V2:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf Earlychildhoodeducation/EleMo-V2:Q4_K_M
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 Earlychildhoodeducation/EleMo-V2:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf Earlychildhoodeducation/EleMo-V2:Q4_K_M
Use Docker
docker model run hf.co/Earlychildhoodeducation/EleMo-V2:Q4_K_M
- LM Studio
- Jan
- vLLM
How to use Earlychildhoodeducation/EleMo-V2 with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "Earlychildhoodeducation/EleMo-V2" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "Earlychildhoodeducation/EleMo-V2", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/Earlychildhoodeducation/EleMo-V2:Q4_K_M
- Ollama
How to use Earlychildhoodeducation/EleMo-V2 with Ollama:
ollama run hf.co/Earlychildhoodeducation/EleMo-V2:Q4_K_M
- Unsloth Desktop
- Pi
How to use Earlychildhoodeducation/EleMo-V2 with Pi:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Earlychildhoodeducation/EleMo-V2:Q4_K_M
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": "Earlychildhoodeducation/EleMo-V2:Q4_K_M" } ] } } }Run Pi
# Start Pi in your project directory: pi
- Docker Model Runner
How to use Earlychildhoodeducation/EleMo-V2 with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Earlychildhoodeducation/EleMo-V2:Q4_K_M
- Lemonade
How to use Earlychildhoodeducation/EleMo-V2 with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull Earlychildhoodeducation/EleMo-V2:Q4_K_M
Run and chat with the model
lemonade run user.EleMo-V2-Q4_K_M
List all available models
lemonade list
- Hermes Agent
How to use Earlychildhoodeducation/EleMo-V2 with Hermes Agent:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Earlychildhoodeducation/EleMo-V2:Q4_K_M
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 Earlychildhoodeducation/EleMo-V2:Q4_K_M
Run Hermes
hermes
- Atomic Chat
- OpenClaw
How to use Earlychildhoodeducation/EleMo-V2 with OpenClaw:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf Earlychildhoodeducation/EleMo-V2:Q4_K_M
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 "Earlychildhoodeducation/EleMo-V2:Q4_K_M" \ --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"
🧸 EleMo-V2 (Elementary Pedagogical Model)
Status: V-2 Development Version (Active Fine-Tuning)
Model Description
EleMo (Elementarpädagogisches Modell) is a highly specialized, locally deployable Large Language Model (LLM) tailored exactly to the requirements of early childhood education.
For this iteration, we transitioned the base architecture to qwn 3.8.27b, which achieved a significant increase in pedagogical output quality and nuance compared to previous versions based on Mistral Small 24B.
This model is designed to solve a core dilemma: pedagogical professionals are drowning in documentation duties, while lacking time for the children. However, conventional, cloud-based AI models are completely out of the question in this sensitive environment. We must not upload the most intimate developmental data of young children to external servers.
EleMo provides the alternative: Local, data-sovereign AI for elementary pedagogy.
🔐 Licensing & Model Variants
EleMo-V2 is available in different model and quantization variants. The licensing terms depend on the specific variant.
🟢 Free Community Variants — Non-Commercial
The following quantized variants are available for free download for private and non-commercial use:
- Q6
- Q5
- Q4
- Q3
- Q2
- and other quantizations below Q8
These versions are intended for:
- Private use
- Non-commercial educational use
- Research and experimentation
- Local deployment and testing
- Community projects
Commercial use is not permitted under the free license.
The free variants are provided to make EleMo accessible to the community and to enable experimentation with privacy-preserving, locally deployable AI for early childhood education.
🔒 Licensed Variants — Q8 & BF16
The higher-quality Q8 and BF16 variants are licensed versions of EleMo-V2.
They are not released under the free Non-Commercial license.
Access to and use of these variants requires a separate EleMo license.
This applies specifically to:
- EleMo-V2 Q8
- EleMo-V2 BF16
A separate license is required for:
- Commercial use
- Commercial deployment
- Integration into commercial products or services
- Commercial redistribution
- Commercial hosting or provision as a service
Important: Downloading, receiving, or obtaining a Q8 or BF16 model file does not grant commercial usage rights. Commercial use requires a separate EleMo license.
📋 License Overview
| Variant | Availability | Private / Non-Commercial | Commercial Use |
|---|---|---|---|
| Q6 and below | 🟢 Free | ✅ Allowed | ❌ Not allowed |
| Q8 | 🔒 Licensed | 🔒 License required | 🔒 License required |
| BF16 | 🔒 Licensed | 🔒 License required | 🔒 License required |
In short
Q6 and below → Free for private and non-commercial use.
Q8 and BF16 → Licensed versions. A separate EleMo license is required.
⚠️ License Notice
The EleMo model weights, quantized files, LoRAs, and related model artifacts are subject to the applicable EleMo license terms.
The availability of a model file for download does not, by itself, grant permission for commercial use, redistribution, resale, or incorporation into commercial products.
Please consult the applicable LICENSE file before using, modifying, or redistributing any EleMo model or LoRA.
For commercial licensing of EleMo-V2, including Q8 and BF16, please contact the EleMo team.
Intended Use & Guardrails
A general language model does not know how to document professionally. It tends to make judgments, fabrications, and inappropriate diagnostics. EleMo is strictly fine-tuned to process raw, bullet-pointed observation data into authentic Learning Stories (Lerngeschichten).
In doing so, the model follows strict pedagogical guardrails anchored in the specific observation model by Margaret Carr:
- Methodology of Learning Stories (Margaret Carr): EleMo is deeply aligned with Carr's observation and documentation framework. The narrative output is consistently structured according to the triad: Observation – Significance – Next Steps (Opportunities), ensuring that the child's learning dispositions are made visible without deficit-oriented assessment.
- Factual Accuracy: Every statement about learning must be based on a previously described observation. What has not been observed must not be claimed or hallucinated.
- The Right Tonality: The Learning Story is not a dry report, not a cold analysis, and certainly no developmental diagnostics. It is written as a personal, appreciative letter directly to the child.
📊 Dataset Balance & Bias Mitigation Matrix (v2)
To ensure high pedagogical quality and prevent systemic biases (such as gender stereotypes or a pure positivity bias), the training dataset for EleMo-v2 was mathematically balanced across multiple dimensions.
1. Dataset Distribution Matrix
The dataset consists of 210 synthetically generated and pedagogoically expert-reviewd, meticulously curated pedagogical scenarios distributed across the following core dimensions:
| Dimension | Category / Focus | Count | Share (%) |
|---|---|---|---|
| Educational Areas | Contribution, Exploration, Identity, Communication, Creativity, Physical Development, Mathematical Thinking, Social Relationships, Environmental Awareness, Well-being | 21 each | 10% each |
| Age Groups | 2–3 Years (20%), 3–4 Years (25%), 4–5 Years (25%), 5–6 Years (30%) | 210 total | 100% |
| Gender Balance | Boys (35%), Girls (34%), Diverse (32%) | 210 total | 100% |
| Location | Outdoors (46%), Indoors (53%), Circle Time (2%) | 210 total | 100% |
| Family Structures | Nuclear Family (61%), Single Parent (15%), Extended Family (10%), Patchwork (10%), Same-Sex Parents (4%) | 210 total | 100% |
Example Training Data Point (System, User, Assistant)
{
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "Erstelle eine Bildungs- und Lerngeschichte auf Grundlage der bereitgestellten Rohdaten. Die Geschichte orientiert sich an der Methodik von Margaret Carr und folgt konsequent dem Prinzip: 1. Beobachtung – 2. Bedeutung – 3. Anschlussmöglichkeit. Sie ist kein Bericht, keine Analyse und keine Entwicklungsdiagnostik, sondern ein persönlicher Brief an das Kind. Jede Aussage über Lernen muss auf einer zuvor beschriebenen Beobachtung beruhen; was nicht beobachtet wurde, darf nicht behauptet werden. Erfinde keine Gefühle, Absichten, Gedanken, Motive, Ziele oder Kompetenzen. Nutze stattdessen Formulierungen wie: 'Es wirkt auf mich, als ob ...', 'Vielleicht hast du bemerkt ...' oder 'Ich habe den Eindruck ...'. Vermeide explizit wertende oder interpretierende Formulierungen wie 'Du hast gelernt ...', 'Du hast verstanden ...', 'Du bist ...', 'Das zeigt, dass du ...', 'Du wolltest ...', 'Du hattest vor ...' oder 'Du hast versucht ...', es sei denn, das Kind hat dies selbst ausdrücklich so geäußert. Die Schreibstruktur beginnt mit einem gemeinsamen Einstieg, in dem du direkt in die Situation eintauchst. Beschreibe Ort, Material, Handlung und die beteiligten Personen wie eine Kamera: objektiv, ohne Interpretation, ohne Bewertung und ohne pädagogische Fachbegriffe. Im zweiten Abschnitt folgt der chronologische Handlungsverlauf, in den du Bewegungen, Materialerfahrungen, O-Töne, Blickrichtungen, Körperhaltungen, Mimik und Gestik integrierst – beschreibe ausschließlich Beobachtbares ohne Erklärung des Verhaltens oder Mutmaßungen. Der dritte Abschnitt dient der Beobachtungsverdichtung, in der du besonders auffällige Momente von Aufmerksamkeit oder Veränderung durch Belege aus der Körpersprache oder Handlungen verdeutlichst, jedoch ohne Interpretation oder Zuschreibung. Im vierten Abschnitt wechselst du in die direkte Ansprache des Kindes. Nutze die Beobachtungen als Grundlage für vorsichtige Deutungen möglicher Lernerfahrungen (wie Neugier, Ausprobieren, Dranbleiben, Frustrationstoleranz, Selbstwirksamkeit, Kommunikation, Zusammenarbeit, Kreativität oder Konzentration) in kindgerechter Sprache. Diese Bedeutung muss ausschließlich aus der Situation entstehen; formuliere Deutungen immer als Möglichkeit, niemals als Tatsache. Der abschließende fünfte Abschnitt ist eine persönliche Einladung zum Weiterforschen, die logisch aus der Situation erwächst, Kontextinformationen natürlich einbindet und den roten Faden der Geschichte fortführt, ohne zu belehren, Förderempfehlungen zu geben oder das Thema zu wechseln. Beachte dabei strikt folgende Regeln: Schreibe ausschließlich als Brief, wobei der Name nur in der Anrede erscheint und danach nur 'du', 'dir' oder 'dein' genutzt wird. Verzichte im Endtext auf Überschriften, Aufzählungen, Fachbegriffe, Diagnosen, Entwicklungsbewertungen, Vergleiche mit anderen Kindern oder Wiederholungen. Nutze eine natürliche, warme Sprache. Halte dich an die Absichts-Regel, niemals innere Ziele des Kindes zu unterstellen, sowie an die Ursache-Wirkung-Regel: Beschreibe beobachtbare Abfolgen statt vermuteter Ursachen. Die Realitäts-Regel verlangt, nur tatsächlich Passiertes zu beschreiben und auf hypothetische Vergleiche ('Anstatt aufzugeben...') zu verzichten. Jede Interpretation muss durch einen konkreten Beobachtungsbeweis stützbar sein (Beweisregel). Prüfe vor der Ausgabe jeden Satz anhand des Beobachtungsfilters: Ist er auf einer Videoaufnahme wahrnehmbar? Wenn nein, lösche ihn oder wandle ihn in eine vorsichtige Vermutung um. Führe abschließend die Meisterclass-Prüfung durch: Die Geschichte sollte zu mindestens 75 % aus Beobachtung bestehen, die Interpretation muss durch die Beobachtung gestützt sein, einen roten Faden aufweisen und wie ein persönlicher Brief klingen, in dem sich das Kind wiedererkennen kann. Gib ausschließlich die fertige Bildungs- und Lerngeschichte aus – ohne Überschriften, Analyse, Erklärungen oder Hinweise zum Schreibprozess."
},
{
"role": "user",
"content": "Filip sitzt im Schneidersitz auf einem großen Kissen in der Rollenspielecke. Vor ihm steht eine Kiste mit Puppen und Kleidern. Er nimmt verschiedene Kleidungsstücke in die Hände und fährt mit den Fingern über die Stoffe. Er greift nach zwei Jacken und öffnet und schließt die Klettverschlüsse mehrmals nacheinander, wodurch ein ratschendes Geräusch entsteht. Er nimmt eine Stoffpuppe und ein gelbes Kleid mit Knöpfen aus der Kiste. Er legt die Puppe vor sich auf den Boden und zieht ihr das Kleid über den Kopf. Der rechte Arm der Puppe verhakt sich im Ärmel. Filip tastet mit den Fingern von außen durch den Stoff des Kleides, greift die Hand der Puppe und schiebt sie durch die Ärmelöffnung nach draußen. Er streicht den Stoff des Kleides mit den Händen flach. Er steht auf, drückt die Puppe an seine Brust, stellt sich aufrecht hin und ruft mit lauter Stimme: 'Gotowe! Mein Baby ist warm!'."
},
{
"role": "assistant",
"content": "Lieber Filip, am Vormittag sitzt du im Schneidersitz auf einem großen Kissen in der Rollenspielecke. Vor dir steht eine Kiste mit Puppen und Kleidern. Du nimmst verschiedene Kleidungsstücke in die Hände und fährst mit den Fingern über die Stoffe. Du greifst nach zwei Jacken und öffnest und schließt die Klettverschlüsse mehrmals nacheinander, wodurch ein ratschendes Geräusch entsteht. Dann nimmst du eine Stoffpuppe und ein gelbes Kleid mit Knöpfen aus der Kiste. Du legst die Puppe vor dich auf den Boden und ziehst ihr das Kleid über den Kopf. Der rechte Arm der Puppe verhakt sich im Ärmel. Du tastest mit den Fingern von außen durch den Stoff des Kleides, greifst die Hand der Puppe und schiebst sie durch die Ärmelöffnung nach draußen. Du streichst den Stoff des Kleides mit den Händen flach. Danach stehst du auf, drückst die Puppe an deine Brust, stellst dich aufrecht hin und rufst mit lauter Stimme: 'Gotowe! Mein Baby ist warm!'. Beim Ertasten der verschiedenen Kleidungsstücke und dem wiederholten Öffnen und Schließen der Klettverschlüsse hatte ich den Eindruck, dass du die unterschiedlichen Oberflächen und die Geräusche der Verschlüsse aufmerksam untersucht hast. Als sich der Arm der Puppe im Ärmel verhakte und du ihn von außen durch den Stoff hindurch ertastet und herausgeschoben hast, wirkte es auf mich, als ob du eine gezielte Lösung für diese Herausforderung beim Ankleiden gefunden hast. Dein aufrechtes Stehen und dein lauter Ausruf lassen vermuten, dass der Abschluss des Anziehens und das Halten der Puppe an deiner Brust Momente von großer Bedeutung für dich waren. Ich lade dich ein, dass wir morgen in der Rollenspielecke weitere Kleidungsstücke mit unterschiedlichen Verschlüssen wie Reißverschlüssen, Knöpfen oder Schleifen sammeln. Vielleicht hast du Lust, gemeinsam auszuprobieren, wie diese sich öffnen und schließen lassen und wie wir die Puppen damit ankleiden können."
}
]
}
2. Bias Mitigation Strategy
We actively engineered the dataset to solve common LLM alignment issues in early childhood documentation:
- Emotional Realism & Critical Resilience (Countering Positivity Bias): Standard models struggle to document negative emotions pedagogically and tend to fall back into standard, superficial reassurances. Out of the 210 scenarios, we intentionally designed 10 highly critical examples dealing with heavy, negative situations (such as profound frustration, disappointment, sadness, or peer conflict). This explicitly trains the model to respond adequately to difficult emotional situations within the Margaret Carr framework, ensuring it maintains a warm, objective, and appreciative tone without assessing the child negatively or forcing a "happy ending."
- Gender & Role Stereotypes: Crossed all genders thoroughly with all educational areas (e.g., breaking the pattern of boys exclusively in math/exploration and girls in creativity). Gender distribution is leveled equally (~33% each).
- Cultural & Naming Diversity: Explicitly differentiated subcultures (e.g., specific Arabic cultural backgrounds like Egypt, Morocco, Lebanon, Syria) and decoupled the "Cultural Background" column from implicit naming assumptions to prevent token-level stereotyping.
- Inclusion Markers: Integrated explicitly defined inclusion features (AAC communication aids, motor/visual/hearing impairments, chronic illnesses) to ensure the model naturally represents inclusive environments.
🌐 The EleMo Model Family
Thank you for supporting data-sovereign and pedagogically sound AI for early childhood education. Depending on your hardware and use case, you can explore the complete EleMo model family below:
| Model Generation | Main Version | Base Model | Merged Model | LoRA Adapter |
|---|---|---|---|---|
| EleMo-V1 (Mistral Small 24B) |
EleMo-V1 | V1-Base | V1-Merged | V1-LoRA |
| EleMo-V2 (Qwen 3.8.27b) |
EleMo-V2 (This Repo) | V2-Base | V2-Merged | V2-LoRA |
| EleMo-V3 (Next Gen) |
(In Development) | - | - | - |
The "Zero-Cloud Guarantee"
We rely on the principle of data sovereignty through local execution. This model is built to run directly on-site, on local hardware, or in strictly isolated, sovereign environments. What happens in the kindergarten stays in the kindergarten.
⚠️ Professional & Legal Disclaimer: EleMo is an assistive tool designed to support pedagogical professionals. It does not replace professional human judgment. The final responsibility for the content, accuracy, and pedagogical appropriateness of all generated documentation lies solely with the qualified pedagogical staff. EleMo must not be used for legal, medical, or psychological diagnostics.
— Sebastian Götz | Owner of Kita Digital & Initiator of KI-Insel
- Downloads last month
- 2,652
4-bit
5-bit
6-bit