0x7o/fialka-v3-data
Viewer • Updated • 131k • 14
How to use 0x7o/fialka-13B-v4 with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-generation", model="0x7o/fialka-13B-v4") # Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("0x7o/fialka-13B-v4")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("0x7o/fialka-13B-v4")How to use 0x7o/fialka-13B-v4 with vLLM:
# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "0x7o/fialka-13B-v4"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "0x7o/fialka-13B-v4",
"prompt": "Once upon a time,",
"max_tokens": 512,
"temperature": 0.5
}'docker model run hf.co/0x7o/fialka-13B-v4
How to use 0x7o/fialka-13B-v4 with SGLang:
# Install SGLang from pip:
pip install sglang
# Start the SGLang server:
python3 -m sglang.launch_server \
--model-path "0x7o/fialka-13B-v4" \
--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/fialka-13B-v4",
"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/fialka-13B-v4" \
--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/fialka-13B-v4",
"prompt": "Once upon a time,",
"max_tokens": 512,
"temperature": 0.5
}'How to use 0x7o/fialka-13B-v4 with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/0x7o/fialka-13B-v4
Fialka language models are trained to follow instructions and maintain communication in Russian. The fourth version of Fialka is the third version optimized through RLHF. More responsive and more informative.
The model has a query format as in zephyr.
<|user|>
Что такое мем?</s>
<|assistant|>
Мем (англ. meme) - это единица социального поведения, которая быстро распространяется в интернете или в социальных сетях с целью передачи информации и идей. Обычно мемы являются шутками, стишками, изображениями или видео и имеют юмористический или сатирический характер, но могут содержать и более серьезные идеи, такие как политические или социальные протесты, и даже угрозы. Мемы могут служить для создания и распространения контента и информации, а также для выражения мнения или чувств автора.