Instructions to use AuriLab/gpt-bi with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use AuriLab/gpt-bi with Transformers:

# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="AuriLab/gpt-bi")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe(messages)

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("AuriLab/gpt-bi")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("AuriLab/gpt-bi")
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 AuriLab/gpt-bi with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "AuriLab/gpt-bi"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "AuriLab/gpt-bi",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/AuriLab/gpt-bi

SGLang

How to use AuriLab/gpt-bi 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 "AuriLab/gpt-bi" \
    --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": "AuriLab/gpt-bi",
		"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 "AuriLab/gpt-bi" \
        --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": "AuriLab/gpt-bi",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Docker Model Runner
How to use AuriLab/gpt-bi with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/AuriLab/gpt-bi
```

eriksarriegui commited on Feb 21, 2025

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@@ -11,6 +11,8 @@ base_model:
 pipeline_tag: text-generation
 ---
 # **GPT-Bi: Un modelo de lenguaje basado en Transformers para Euskera**
 Introducimos GPT-Bi, un modelo de lenguaje abierto basado en la arquitectura de GPT-2 diseñado para experimentar con la generación de texto en euskera. Este proyecto tiene como objetivo principal avanzar en el campo del procesamiento del lenguaje natural (PLN) para lenguas minoritarias, como el euskera, que históricamente han tenido menos recursos y modelos de lenguaje disponibles en comparación con idiomas mayoritarios como el inglés o el español. El euskera es una lengua única, no indoeuropea, con una estructura gramatical y sintáctica compleja. A pesar de su riqueza cultural e histórica, los recursos digitales y herramientas de PLN para el euskera son limitados. Nuestra misión es reducir la brecha tecnológica y empoderar a individuos y organizaciones proporcionando un modelo de lenguaje ligero, robusto y accesible que pueda ser utilizado sin restricciones, animamos a la comunidad a contribuir con datos, entrenamiento y mejoras del modelo.

 pipeline_tag: text-generation
 ---
+# **[EN DESARROLLO]**
 # **GPT-Bi: Un modelo de lenguaje basado en Transformers para Euskera**
 Introducimos GPT-Bi, un modelo de lenguaje abierto basado en la arquitectura de GPT-2 diseñado para experimentar con la generación de texto en euskera. Este proyecto tiene como objetivo principal avanzar en el campo del procesamiento del lenguaje natural (PLN) para lenguas minoritarias, como el euskera, que históricamente han tenido menos recursos y modelos de lenguaje disponibles en comparación con idiomas mayoritarios como el inglés o el español. El euskera es una lengua única, no indoeuropea, con una estructura gramatical y sintáctica compleja. A pesar de su riqueza cultural e histórica, los recursos digitales y herramientas de PLN para el euskera son limitados. Nuestra misión es reducir la brecha tecnológica y empoderar a individuos y organizaciones proporcionando un modelo de lenguaje ligero, robusto y accesible que pueda ser utilizado sin restricciones, animamos a la comunidad a contribuir con datos, entrenamiento y mejoras del modelo.