Instructions to use DataPilot/ArrowSmart_1.7b_instant_sft with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use DataPilot/ArrowSmart_1.7b_instant_sft with Transformers:

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

pipe = pipeline("text-generation", model="DataPilot/ArrowSmart_1.7b_instant_sft")

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("DataPilot/ArrowSmart_1.7b_instant_sft")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("DataPilot/ArrowSmart_1.7b_instant_sft")

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps

vLLM

How to use DataPilot/ArrowSmart_1.7b_instant_sft with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "DataPilot/ArrowSmart_1.7b_instant_sft"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "DataPilot/ArrowSmart_1.7b_instant_sft",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/DataPilot/ArrowSmart_1.7b_instant_sft

SGLang

How to use DataPilot/ArrowSmart_1.7b_instant_sft 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 "DataPilot/ArrowSmart_1.7b_instant_sft" \
    --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": "DataPilot/ArrowSmart_1.7b_instant_sft",
		"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 "DataPilot/ArrowSmart_1.7b_instant_sft" \
        --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": "DataPilot/ArrowSmart_1.7b_instant_sft",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'

Docker Model Runner
How to use DataPilot/ArrowSmart_1.7b_instant_sft with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/DataPilot/ArrowSmart_1.7b_instant_sft
```

DataPilot commited on Mar 22, 2024

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README.md CHANGED Viewed

@@ -4,11 +4,11 @@ inference: false
 language: ja
 ---
-##概要
-「LOCAL AI HACKATHON」における、チームDataPilot(リーダーX： https://twitter.com/Holy_fox_LLM )初めての成果品です。Line社が開発した「japanese-large-lm-1.7b-instruction-sft」をウィキブックの内容をもとに地理、化学の分野でファインチューニングを行いました。
-##how to use
 ```python
 import torch
@@ -40,16 +40,16 @@ print(text)
 ```
-##トークン化:
 ユニグラム言語モデルとバイトフォールバックを備えたセンテンスピーストークナイザー(sentencepiece tokenizer)を使用します。日本語トークナイザーによる事前トークン化は適用されません。したがって、ユーザーは生の文をトークナイザーに直接フィードできます。
-##ライセンス：
 当LLMはオープンソースソフトウェアです。詳しくは下記のリンクをご覧ください。
 https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
-##謝辞：
 機材を貸していただいた Witnessさん 、このような機会を与えてくださった さるどらさん 、その他助言を与えてくださった「ローカルLLMに向き合う会」のみなさま、そしてすべてのステークホルダーの皆様に感謝を申し上げます。

 language: ja
 ---
+## 概要
+「LOCAL AI HACKATHON」における、チームDataPilot初めての成果品です。Line社が開発した「japanese-large-lm-1.7b-instruction-sft」をウィキブックの内容をもとに地理、化学の分野でファインチューニングを行いました。
+## how to use
 ```python
 import torch
 ```
+## トークン化:
 ユニグラム言語モデルとバイトフォールバックを備えたセンテンスピーストークナイザー(sentencepiece tokenizer)を使用します。日本語トークナイザーによる事前トークン化は適用されません。したがって、ユーザーは生の文をトークナイザーに直接フィードできます。
+## ライセンス：
 当LLMはオープンソースソフトウェアです。詳しくは下記のリンクをご覧ください。
 https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+## 謝辞：
 機材を貸していただいた Witnessさん 、このような機会を与えてくださった さるどらさん 、その他助言を与えてくださった「ローカルLLMに向き合う会」のみなさま、そしてすべてのステークホルダーの皆様に感謝を申し上げます。