0x7o/fialka-v3-data
Viewer • Updated • 131k • 12
How to use 0x7o/nanoFialka-v1 with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-generation", model="0x7o/nanoFialka-v1") # Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("0x7o/nanoFialka-v1")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("0x7o/nanoFialka-v1")How to use 0x7o/nanoFialka-v1 with vLLM:
# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "0x7o/nanoFialka-v1"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "0x7o/nanoFialka-v1",
"prompt": "Once upon a time,",
"max_tokens": 512,
"temperature": 0.5
}'docker model run hf.co/0x7o/nanoFialka-v1
How to use 0x7o/nanoFialka-v1 with SGLang:
# Install SGLang from pip:
pip install sglang
# Start the SGLang server:
python3 -m sglang.launch_server \
--model-path "0x7o/nanoFialka-v1" \
--host 0.0.0.0 \
--port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "0x7o/nanoFialka-v1",
"prompt": "Once upon a time,",
"max_tokens": 512,
"temperature": 0.5
}'docker run --gpus all \
--shm-size 32g \
-p 30000:30000 \
-v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
--env "HF_TOKEN=<secret>" \
--ipc=host \
lmsysorg/sglang:latest \
python3 -m sglang.launch_server \
--model-path "0x7o/nanoFialka-v1" \
--host 0.0.0.0 \
--port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "0x7o/nanoFialka-v1",
"prompt": "Once upon a time,",
"max_tokens": 512,
"temperature": 0.5
}'How to use 0x7o/nanoFialka-v1 with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/0x7o/nanoFialka-v1
This is a test model trained for non-serious tasks. For a production environment, use Fialka 13B.
The model has a query format as in zephyr.
<|user|>
Что такое мем?</s>
<|assistant|>
Мем (англ. meme) — это единица культурной информации, которая распространяется в социальных сетях и других онлайн-платформах с помощью цифровых технологий или через физический контакт. Мемы могут быть связаны между собой тематически или иметь общие черты, такие как использование определенных слов или фраз для создания определенного настроения или выражения эмоций. Они также могут содержать информацию о культуре, истории или науке, которую можно использовать для обучения новым вещам или расширения кругозора.