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Instructions to use Refauna/tapirus-open-4b with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use Refauna/tapirus-open-4b with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="Refauna/tapirus-open-4b")# Load model directly from transformers import AutoModel model = AutoModel.from_pretrained("Refauna/tapirus-open-4b", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- vLLM
How to use Refauna/tapirus-open-4b with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "Refauna/tapirus-open-4b" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "Refauna/tapirus-open-4b", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker
docker model run hf.co/Refauna/tapirus-open-4b
- SGLang
How to use Refauna/tapirus-open-4b 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 "Refauna/tapirus-open-4b" \ --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": "Refauna/tapirus-open-4b", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'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 "Refauna/tapirus-open-4b" \ --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": "Refauna/tapirus-open-4b", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }' - Docker Model Runner
How to use Refauna/tapirus-open-4b with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Refauna/tapirus-open-4b
Tapirus Open 4B v0.1
Modelo especializado em refaunação, conservação da biodiversidade e restauração de interações ecológicas.
Modelo-base
Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507.
Metodologia
Fine-tuning supervisionado utilizando QLoRA e dados revisados pelo Projeto Refauna.
Usos pretendidos
- Consulta educacional sobre refaunação
- Apoio à leitura de materiais científicos
- Produção de conteúdos de divulgação científica
- Apoio a pesquisadores e profissionais da conservação
Limitações
O modelo pode produzir informações incorretas ou desatualizadas. Não deve substituir pareceres científicos, veterinários, ambientais ou regulatórios.
Informações sobre localização de espécies e áreas sensíveis não devem ser fornecidas pelo modelo.
Dados
Descrever:
- Origem dos documentos
- Período abrangido
- Critérios de seleção
- Processo de anonimização
- Quantidade de exemplos
- Licenças e autorizações
- Dados excluídos
Avaliação
Apresentar os resultados comparando:
- Modelo-base
- Adaptador LoRA
- Modelo consolidado
Model tree for Refauna/tapirus-open-4b
Base model
Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507