fak — इंस्टॉल और शुरुआत

यह एक स्थानीयकृत प्रवेश-पृष्ठ (entry point) है, पूरी दस्तावेज़ का अनुवाद नहीं। पूरी दस्तावेज़ अंग्रेज़ी में है — यह पृष्ठ आपको इंस्टॉल का रास्ता और tier का नक़्शा देकर आगे अंग्रेज़ी डॉक्स तक पहुँचाता है। सूचना: यह अनुवाद मशीन द्वारा तैयार है और native समीक्षा बाकी है — सुधार के लिए issue/PR खोलें।

हिन्दी में और: परिचय / README · पूरी सूची i18n hub पर।

यह इंस्टॉल और चलाने का मुख्य द्वार है। fak का सघन पिच README में है — यह पृष्ठ आपको साफ़ checkout से एक चलते कर्नेल तक, और उसके पीछे एक model serve करने तक ले जाता है।

fak एक ही Go बाइनरी है: शून्य बाहरी dependency वाला एक static artifact (न Python, न CUDA)। आप अपना एजेंट दोबारा नहीं लिखते — बस एक base URL को fak serve की ओर मोड़ते हैं, या मौजूदा एजेंट को एक ही कमांड में wrap कर देते हैं:

fak guard -- claude

0. पूर्वापेक्षाएँ (Prerequisites)

• Go 1.26+. fak/go.mod में go 1.26 घोषित है। Go के default GOTOOLCHAIN=auto के साथ, पुराना go पहली बार build पर सही toolchain अपने-आप डाउनलोड कर लेता है (एक बार network चाहिए); वरना Go 1.26 https://go.dev/dl/ से इंस्टॉल करें। जाँच: go version।
• Tier 0 के लिए बस इतना ही — न GPU, न API key, न network।
• Tier 1 के लिए इसके अलावा कोई भी OpenAI-compatible model server (जैसे Ollama) भी चाहिए।

Tier का नक़्शा (setup की बढ़ती लागत के क्रम में)

एक ही बाइनरी से चार काम हो सकते हैं, और इनके बीच कुछ नया इंस्टॉल नहीं होता:

Tier	आपको क्या मिलता है	Setup
0 — कर्नेल आज़माएँ	adjudication boundary को offline चलाएँ/मापें	go build
1 — असली model के आगे रखें	कर्नेल को कहीं और serve किए model (Ollama / vLLM / llama.cpp / cloud) के आगे रखें	+ एक चलता OpenAI-compatible server
1b — एक कमांड में local model	मौजूदा एजेंट के साथ एक local GGUF model in-kernel चलाएँ — न key, न network, न दूसरा terminal	fak guard --gguf qwen2.5:7b -- claude
2 — fused in-kernel model	कर्नेल के अपने address space में चलने वाला pure-Go forward pass	+ (असली weights) Python export

अगर आप बस fak को सामने रखकर एक उपयोगी model serve करना चाहते हैं, तो आपको Tier 1 चाहिए। Tier 2 का in-kernel model एक reference forward pass है (HuggingFace के मुक़ाबले bit-for-bit सिद्ध), production chat-quality engine नहीं।

1. बाइनरी पाएँ (Install)

Clone से build करें (contributor):

git clone https://github.com/anthony-chaudhary/fak.git
cd fak
go build -o fak ./cmd/fak
./fak help

Go से सीधे install करें — module path github.com/anthony-chaudhary/fak ही repository की जड़ है, तो यह सीधे resolve होता है:

go install github.com/anthony-chaudhary/fak/cmd/fak@latest

Windows सूचना. go build/go vet/go run native चलते हैं। Windows पर go build -o fak.exe ./cmd/fak से build करें, और इस गाइड में जहाँ ./fak लिखा है वहाँ .\fak.exe टाइप करें।

60-सेकंड का प्रमाण (कोई key नहीं, कोई model नहीं, कोई GPU नहीं)

fak/ के अंदर से चलाएँ:

go build -o fak ./cmd/fak
./fak preflight --policy examples/customer-support-readonly-policy.json --tool refund_payment --args "{}"   # -> DENY (POLICY_BLOCK)
./fak preflight --policy examples/customer-support-readonly-policy.json --tool search_kb     --args "{}"   # -> ALLOW
./fak agent --offline                                                                                       # injection blocked, task still completes

पहली दो पंक्तियाँ default-deny capability floor को कर्नेल के अंदर, उसी call path पर, fail-closed चलते हुए दिखाती हैं — allow-list पर न होने वाली action चल ही नहीं सकती। तीसरी पंक्ति prompt injection को structure से दीवार के पीछे रखते हुए task पूरा करती है।

भारत के लिए क्यों मायने रखता है

• डेटा देश में ही रहे (DPDP Act, 2023)। fak सबसे पहले self-host है: एक static बाइनरी जो किसी local model या घरेलू provider के आगे बैठती है और हर tool call को चलने से पहले जाँचती है (fail-closed default-deny floor)। डेटा आपकी मशीन से बाहर नहीं जाता।
• लागत रुपये में चुभती है। fak लंबी session में साझा काम दोबारा इस्तेमाल करता है — एक tuned warm-cache stack के मुक़ाबले 50×5 run पर ~4.1× कम काम (यही ईमानदार आँकड़ा है; ~60× वाला आँकड़ा सिर्फ़ naive re-send loop के मुक़ाबले सच है, headline नहीं)। यह reuse-लाभ सिर्फ़ self-host पर मिलता है और read-heavy fleet पर लागू होता है — सीधे margin का लीवर।
• कोई payment rail पार नहीं। fak Apache-2.0, मुफ़्त, self-host है — न कार्ड, न cross-border invoice, न entity। git clone और go install ही पूरा रास्ता है।

आगे कहाँ जाएँ

• परिचय / README (हिन्दी) — सघन पिच और 60-सेकंड प्रमाण।
• README (पूरा अवलोकन)
• START-HERE — 10 मिनट में local model
• GETTING-STARTED — विस्तृत इंस्टॉल reference + tutorial
• डेटा residency और अनुपालन — DPDP Act के लिए
• Integrations — अपने एजेंट को जोड़ें
• BENCHMARK-AUTHORITY — हर आँकड़े का स्रोत
• CLAIMS — क्या shipped/simulated/stub है

License: Apache-2.0।