Instructions to use MOGODIK/ssiat-1.0 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 MOGODIK/ssiat-1.0 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 MOGODIK/ssiat-1.0 # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf MOGODIK/ssiat-1.0
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf MOGODIK/ssiat-1.0 # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf MOGODIK/ssiat-1.0
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 MOGODIK/ssiat-1.0 # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf MOGODIK/ssiat-1.0
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 MOGODIK/ssiat-1.0 # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf MOGODIK/ssiat-1.0
Use Docker
docker model run hf.co/MOGODIK/ssiat-1.0
- LM Studio
- Jan
- vLLM
How to use MOGODIK/ssiat-1.0 with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "MOGODIK/ssiat-1.0" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "MOGODIK/ssiat-1.0", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/MOGODIK/ssiat-1.0
- Ollama
How to use MOGODIK/ssiat-1.0 with Ollama:
ollama run hf.co/MOGODIK/ssiat-1.0
- Unsloth Desktop
- Docker Model Runner
How to use MOGODIK/ssiat-1.0 with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/MOGODIK/ssiat-1.0
- Lemonade
How to use MOGODIK/ssiat-1.0 with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull MOGODIK/ssiat-1.0
Run and chat with the model
lemonade run user.ssiat-1.0-{{QUANT_TAG}}List all available models
lemonade list
- Atomic Chat
์จ์ (Ssiat) 1.0
๊ฐ์ธ ์ปดํจํฐ์์ ์บ๋ฆญํฐ ์ฑ๋ด์ ์ง์ ๋ง๋ค ์ ์๋ 254.7M ํฌ๊ธฐ์ ํ๊ตญ์ด ์ ์ฉ ์ธ์ด๋ชจ๋ธ์ ๋๋ค.
์บ๋ฆญํฐ ์ฑ๋ด์ ๋ง๋ค๋ ค๋ฉด ๋ณดํต ์ ๋ฃ API๋ฅผ ์จ์ผ ํฉ๋๋ค. ๋ํ ํ ๋ฒ๋ง๋ค ๋น์ฉ์ด ๋๊ฐ๊ณ , ์บ๋ฆญํฐ๊ฐ ๋์ด๋๋ฉด ๋น์ฉ๋ ๊ฐ์ด ๋์ด๋ฉ๋๋ค. ๋ชจ๋ธ์ ์ง์ ํ์ต์ํค๋ ค ํด๋ ํฐ ๋ชจ๋ธ์ ์ฅ๋น์ ์๊ฐ์ด ๋ง์ด ๋ญ๋๋ค.
์จ์์ ๊ทธ ๋ฌธํฑ์ ๋ฎ์ถ๋ ค๊ณ ๋ง๋ค์์ต๋๋ค. ํฌ๊ธฐ๋ฅผ ์ค์ด๊ณ ํ๊ตญ์ด์๋ง ์ง์คํด์, ๊ฐ์ธ ์ฅ๋น๋ก๋ ํ์ต๊ณผ ์คํ์ด ๋ชจ๋ ๊ฐ๋ฅํ๋๋ก ํ์ต๋๋ค.
์ ์ ์์์ผ๋ก ๋ง๋ค ์ ์์ต๋๋ค
| ์คํ | ๊ทธ๋ํฝ์นด๋ ํ ์ฅ (GGUF ๊ธฐ์ค 512MB) |
| ์บ๋ฆญํฐ ํ๋ ํ์ต | ์์ 50-80๊ฐ, LoRA๋ก 1-2๋ถ |
| ๋ผ์ด์ผ์ค | Apache License 2.0 |
ํ์ธํ๋ ํ ๋ฒ์ด ๋ช ๋ถ ์์ ๋๋๊ธฐ ๋๋ฌธ์, ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๊ณ ์น๊ณ ๋ค์ ํ์ตํด์ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ํ์ธํ๋ ๊ณผ์ ์ ํ๋ฃจ์๋ ์ฌ๋ฌ ๋ฒ ๋ฐ๋ณตํ ์ ์์ต๋๋ค. ํฐ ๋ชจ๋ธ๋ก๋ ํ ๋ฒ์ ์คํ์ ๋ช ์๊ฐ์ด ๊ฑธ๋ฆฌ๋ ์ผ์ด๋ผ, ์ฒ์ ๋ฐฐ์ฐ๋ ํ์์ด ์ค์ต์ฉ์ผ๋ก ์ฐ๊ธฐ์ ํนํ ์๋ง์ต๋๋ค.
์บ๋ฆญํฐ ์ฑ๋ฅ
์ด ๋ชจ๋ธ์ ๊ฐ์ ์ ์ง์์ ์์ด ์๋๋ผ ์บ๋ฆญํฐ๋ฅผ ๋๊น์ง ์ ์งํ๋ ๋ฅ๋ ฅ์ ๋๋ค.
- ์์ 30๊ฐ โ ๋งํฌ์ ์ฑ๊ฒฉ์ด ๋๋ ทํ๋ฉด ์ด ์ ๋๋ง์ผ๋ก๋ ์บ๋ฆญํฐ๊ฐ ์กํ๋๋ค.
- ์์ 1000๊ฐ ๋ด์ธ โ ์ฌ๋๊ณผ ๋ํํ๋ ๊ฒ์ฒ๋ผ ๋๊ปด์ง ๋งํผ ์บ๋ฆญํฐ๋ฅผ ์งํต๋๋ค. ํ์ต์ ์๋ ์ง๋ฌธ์๋ ๊ทธ ์บ๋ฆญํฐ๊ฐ ํ ๋ฒํ ๋ต์ ํฉ๋๋ค.
- ๊ธด ๋ํ์์๋ ์ ์ง โ 10ํด ์ด์ ์ฃผ๊ณ ๋ฐ์๋ ๋งํฌ๊ฐ ๋ฌด๋์ง์ง ์์ต๋๋ค. ๊ฐ์ ์กฐ๊ฑด์์ 2๋ฐฐ ํฐ ๋ชจ๋ธ๋ค๊ณผ ๋น๊ตํ์ ๋, ๋ค๋ฅธ ๋ชจ๋ธ๋ค์ด ๊ฐ์ ๋ฌธ์ฅ์ ๋ฐ๋ณตํ๋ฉฐ ๋ฌด๋์ง๋ ๋์์๋ ์บ๋ฆญํฐ๋ฅผ ์ ์งํ์ต๋๋ค.
โ ๏ธ ์ด ๋ชจ๋ธ ์์ฒด(
ssiat-1.0)๋ ์๋ฌด ์บ๋ฆญํฐ์ฑ๋ ๊ฐ๊ณ ์์ง ์์ต๋๋ค. ์ด๋ฆ๋, ์ฑ๊ฒฉ๋, ๋งํฌ๋ ์๋ ๋ฐฑ์ง ์ํ์ ๋๋ค. ์บ๋ฆญํฐ๋ฅผ ๋ง๋ค๋ ค๋ฉด ์ง์ ํ์ต ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๋ฃ์ด์ ํ์ธํ๋ํด์ผ ํ๋ฉฐ, ์ต์ 50๊ฐ ์ด์์ ์์๋ฅผ ๋ฃ๋ ๊ฑธ ๊ถ์ฅํฉ๋๋ค. 30๊ฐ ๋ฏธ๋ง์ด๋ฉด ์บ๋ฆญํฐ๊ฐ ์ฝํ๊ฒ๋ง ์กํ๊ณ , 50๊ฐ๋ฅผ ๋๊ธฐ๋ฉด์๋ถํฐ ํ์คํ ์์ ๋ฉ๋๋ค.
์์ ์บ๋ฆญํฐ
ํ์ต ๋ฐ์ดํฐ ์์ ๋ฐ๋ผ ์บ๋ฆญํฐ๊ฐ ์ผ๋ง๋ ๋๋ ทํด์ง๋์ง ๋ณด์ฌ์ฃผ๋ ์์์
๋๋ค. examples/error/ ํด๋์ GGUF์ Ollama Modelfile์ด ๋ค์ด์์ต๋๋ค.
- ์บ๋ฆญํฐ: ERROR โ ๊ธฐ์ต์ ์ ๋ถ ์์, ์ ์ฒด๊ฐ ๋ถ๋ถ๋ช ํ ์กด์ฌ. ์ผ์์ ์ธ ์ง๋ฌธ์๋ ํํผํ๊ฑฐ๋ ์ฒ ํ์ ์ผ๋ก ๋ตํฉ๋๋ค.
- ํ์ต ๋ฐ์ดํฐ: 801๊ฐ (LoRA r=64)
- ์ด๋ ๊ฒ ๋ฐ์ดํฐ ์์ด ๋ง๊ณ ์ปจ์ ์ด ๋๋ ทํ๋ฉด, ์ด๋ค ์ง๋ฌธ์ ๋์ ธ๋ ์บ๋ฆญํฐ๋ฅผ ๊นจ์ง ์๊ณ ๋ตํ๋ ์์ค๊น์ง ๋๋ฌํฉ๋๋ค.
cd examples/error
ollama create npc-error -f Modelfile
ollama run npc-error
์์ ์บ๋ฆญํฐ ์ ๊ณต: wifi.error.153@gmail.com
ํ๊ณ
- ์ธ๊ณ ์ง์๊ณผ ์ฌ์ค ์ ํ๋๊ฐ ์ฝํฉ๋๋ค.
- ์์ด๋ฅผ ํ์ง ๋ชปํ๊ณ , ์ํ๊ณผ ๊ณ์ฐ๋ ๋ค๋ฃจ์ง ์์ต๋๋ค.
- ๊ธด ๋ํ์์ ์์ ๋์จ ์ฌ์ค์ ์ ํํ ๊ธฐ์ตํ๋ ๋ฅ๋ ฅ์ด ์ ํ์ ์ ๋๋ค.
๋ชจ๋ธ ์ ๋ณด
- ํ๋ผ๋ฏธํฐ ์: 254.7M
- ํ๋ฆฌํธ๋ ์ธ ์คํ : 781,000
- ์ปจํ ์คํธ ๊ธธ์ด: 1024
- ์ธ์ด: ํ๊ตญ์ด ์ ์ฉ
์ฌ์ฉ๋ฒ
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("MOGODIK/ssiat-1.0")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("MOGODIK/ssiat-1.0")
prompt = "<|im_start|>user\n์ค๋ ํ๋ฃจ ์ด๋ ์ด?<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=60, temperature=0.3, do_sample=True)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
๊ถ์ฅ ์ค์ : temperature 0.3~0.5, repeat_penalty 1.3
๋ํ ํฌ๋งท
<|im_start|>system
(์ ํ) ์์คํ
ํ๋กฌํํธ
<|im_end|>
<|im_start|>user
์ฌ์ฉ์ ๋ฐํ
<|im_end|>
<|im_start|>assistant
๋ผ์ด์ ์ค
Apache License 2.0
- Downloads last month
- -