Instructions to use BrCamp/bee-150m-pt-sft with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use BrCamp/bee-150m-pt-sft with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="BrCamp/bee-150m-pt-sft") messages = [ {"role": "user", "content": "Who are you?"}, ] pipe(messages)# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("BrCamp/bee-150m-pt-sft") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("BrCamp/bee-150m-pt-sft", device_map="auto") messages = [ {"role": "user", "content": "Who are you?"}, ] inputs = tokenizer.apply_chat_template( messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt", ).to(model.device) outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=40) print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:])) - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- vLLM
How to use BrCamp/bee-150m-pt-sft with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "BrCamp/bee-150m-pt-sft" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "BrCamp/bee-150m-pt-sft", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/BrCamp/bee-150m-pt-sft
- SGLang
How to use BrCamp/bee-150m-pt-sft with SGLang:
Install from pip and serve model
# Install SGLang from pip: pip install sglang # Start the SGLang server: python3 -m sglang.launch_server \ --model-path "BrCamp/bee-150m-pt-sft" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "BrCamp/bee-150m-pt-sft", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker images
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 "BrCamp/bee-150m-pt-sft" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "BrCamp/bee-150m-pt-sft", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }' - Docker Model Runner
How to use BrCamp/bee-150m-pt-sft with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/BrCamp/bee-150m-pt-sft
Bee-150M-PT-SFT
Versão ajustada por instruções do bee-150m-pt-base
— 151,2M parâmetros, pré-treinado do zero em português (0,844 bpb, à frente do Tucano-160m
com 9× menos tokens).
Uso
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tok = AutoTokenizer.from_pretrained("BrCamp/bee-150m-pt-sft")
modelo = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("BrCamp/bee-150m-pt-sft")
msgs = [{"role": "user", "content": "Resuma o texto abaixo em uma frase:\n\n..."}]
entrada = tok.apply_chat_template(msgs, return_tensors="pt", add_generation_prompt=True)
print(tok.decode(modelo.generate(entrada, max_new_tokens=120)[0]))
Formato ChatML (<|im_start|> / <|im_end|>), com chat_template embutido.
Treino
7.152 exemplos (5.657 instruções em PT + 1.495 de uso de ferramentas), full fine-tune,
lr 6e-4 cosine · 2 épocas · max_seq_len 2048 · batch efetivo 32 · bf16. Loss mascarada
no prompt: o modelo é cobrado só pelo que responde.
| holdout | eval_loss | acurácia/token |
|---|---|---|
| instruções PT (n=300) | 1,7592 | 0,6074 |
| uso de ferramentas (n=150) | 1,0672 | 0,7693 |
Cada hiperparâmetro foi medido, não herdado — a varredura de LR (curva em U de 6 pontos,
com ruído de 0,001) e a de épocas estão em
docs/sft-resultado.md.
⚠️ Limitações — leia antes de usar
O SFT ensinou formato, não fatos. O modelo responde em português fluente, estruturado e para no fim do turno — e inventa fatos com confiança. Pior: inventa diferente a cada geração (perguntado duas vezes sobre Machado de Assis, respondeu "nasceu em 1839" — correto — numa amostragem e "nasceu em 1831, em São Paulo" na outra). Ele amostra plausibilidade; não tem o conhecimento guardado.
Isso é o esperado em 151M parâmetros e não se corrige com mais SFT — só com um pré-treino maior.
Não use para perguntas factuais de mundo aberto, conselhos médicos/jurídicos/financeiros, ou qualquer decisão em que uma afirmação inventada cause dano.
Use onde o conhecimento vem no contexto: extração estruturada, resumo, reescrita, classificação, formatação — tarefas em que o texto de entrada contém a resposta e o modelo só precisa manipulá-lo em bom português.
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Model tree for BrCamp/bee-150m-pt-sft
Base model
BrCamp/bee-150m-pt-base