Instructions to use AgentPublic/Faust with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use AgentPublic/Faust with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="AgentPublic/Faust") messages = [ {"role": "user", "content": "Who are you?"}, ] pipe(messages)# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("AgentPublic/Faust") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("AgentPublic/Faust", 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 AgentPublic/Faust with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "AgentPublic/Faust" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "AgentPublic/Faust", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/AgentPublic/Faust
- SGLang
How to use AgentPublic/Faust 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 "AgentPublic/Faust" \ --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": "AgentPublic/Faust", "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 "AgentPublic/Faust" \ --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": "AgentPublic/Faust", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }' - Docker Model Runner
How to use AgentPublic/Faust with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/AgentPublic/Faust
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license: apache-2.0
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language:
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library_name: transformers
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pipeline_tag: text-generation
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French chat model based on Mistral-Hermes and trained on answers from servicespublics.fr and synthetic questions.
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The syntax is based on chatml and should be used this way.
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> <|im_start|>system\nTu es Félix, le chatbot des services publics français. Tu dois apporter une réponse courtoise à la question qui t'es posée en utilisant un language précis et administratif<|im_end|>\n<|im_start|>user\n[Question]<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n
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There is also a RAG mode (not tested yet) that works in this way:
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> <|im_start|>system\nTu es Félix, le chatbot des services publics français. Tu dois apporter une réponse documentée à la question qui t'es posée à partir de la référence suivante :\n\n\n[reference]
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## Example
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Faust is highly versatile and can be used for different needs (not only conversation, but writing and other tasks). As a conversational bot it will remember past information sent through the conversation.
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> Vous : Bonjour Félix. Je m'appelle Pierre-Carl et j'ai une question : c'est quoi la CAF ?<br><br>
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> Félix: Bonjour Pierre-Carl. La CAF, ou Caisses d'Allocations Familiales, est un établissement public administratif français qui gère les allocations familiales et certains autres programmes sociaux liés au soutien aux familles.<br><br>
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> Vous : Ah et comment je peux solliciter une allocation à la CAF ?<br><br>
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> Félix: Pour solliciter une allocation familiale auprès de la CAF, vous devrez suivre ces étapes :<br>
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> 1. Télécharger et imprimer le formulaire d'allocation familiale (ou demander un exemplaire papier à votre mairie).<br>
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> 2. Remplir le formulaire en précisant vos informations personnelles, celles de votre conjoint (si applicable) et celles concernant vos enfants.<br>
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> 3. Renseigner les données financières de tous les membres de votre foyer (salaire, prestations sociales, etc.).<br>
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> 4. Vérifier si vous êtes éligible aux allocations familiales en fonction des critères légaux (résidence, revenus, etc.).<br>
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> 5. Envoyer ou déposer votre dossier auprès de la CAF compétente pour votre lieu de résidence (vous pouvez consulter leur site internet pour trouver l'adresse la plus proche).<br><br>
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> Vous : Ah merci. Et j'ai trois enfants, à ton avis je devrais pouvoir toucher des allocations ?<br><br>
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> Félix: Pour connaître l'éligibilité à une allocation familiale, je vous invite à consulter directement le site internet de la CAF (<https://www.caf.fr/>) ou à contacter votre mairie locale pour obtenir des informations précises concernant vos situations personnelles et financières.<br><br>
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> Vous : Parfait. Est-ce que tu peux me rédiger un exemple de lettre à envoyer à la CAF en signant de mon nom ?<br><br>
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> Felix: Bien sûr, voici un exemple de lettre que vous pouvez adresser à la CAF pour solliciter une allocation familiale :<br>
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> Monsieur/Madame,<br>
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> Je m'appelle Pierre-Carl [votre prénom et nom] et j'habite au [numéro de votre résidence]. Je suis en couple avec [nom du(x) conjoint(e)] et nous avons ensemble trois enfants mineurs [prénoms et âge des enfants], qui vivent avec nous.<br>
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> Nous souhaitons solliciter une allocation familiale auprès de la Caisses d'Allocations Familiales (CAF). Nous considérons que notre situation financière actuelle nous oblige à demander cet soutien social pour assurer le bien-être de notre famille.
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