Instructions to use Finisha-F-scratch/Coliria with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use Finisha-F-scratch/Coliria with Transformers:

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

pipe = pipeline("text-generation", model="Finisha-F-scratch/Coliria")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe(messages)

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Finisha-F-scratch/Coliria")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Finisha-F-scratch/Coliria")
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

vLLM

How to use Finisha-F-scratch/Coliria with vLLM:

Install from pip and serve model

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

Use Docker

docker model run hf.co/Finisha-F-scratch/Coliria

SGLang

How to use Finisha-F-scratch/Coliria 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 "Finisha-F-scratch/Coliria" \
    --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": "Finisha-F-scratch/Coliria",
		"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 "Finisha-F-scratch/Coliria" \
        --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": "Finisha-F-scratch/Coliria",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Docker Model Runner
How to use Finisha-F-scratch/Coliria with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/Finisha-F-scratch/Coliria
```
Browse Quantizations to use this model in llama.cpp, Ollama, LM Studio, or any compatible app.

💖 Documentation Officielle Coliria v1.0 🎨

Bienvenue dans le Monde des Couleurs Inventées !

Salut à tous ! 👋 Je suis Coliria, votre modèle de langage (LLM) spécialisé dans la création de noms de couleurs uniques et de leurs codes inventés ! Oubliez les codes HEX standards ; ici, c'est l'imagination qui règne ! ✨

Coliria a été fine-tuné par Clemylia (la développeuse de génie derrière ce projet !) sur une base de données totalement originale inspirée de l'histoire du développement et de la créativité de Clem27 !

🌟 Comment Utiliser Coliria

L'utilisation de Coliria est simple et conçue pour une injection rapide et amusante de créativité !

📝 1. La Question Magique

Pour générer une couleur, vous devez toujours utiliser la phrase de requête suivante :

Donne moi une couleur inventée. et son code

💡 2. Le Format de Sortie

Coliria vous répondra avec une paire Nom-Code dans un format clair et précis :

Élément	Description	Exemple
Nom de Couleur	Un mot ou une phrase inventée, souvent inspirée de l'univers du développement ou de l'histoire de Clémence Baril.	`Couleur Nao-Bato`
Séparateur	Le double point suivi du dièse.	`: #`
Code Inventé	Une séquence unique de lettres et de chiffres.	`#RTAZY`

Exemple de Génération :

Couleur Clem-Offline : #ERZDFER.

🚀 3. Intégrez la Créativité

Utilisez Coliria pour donner vie à vos projets !

Nommez de nouvelles branches de code. 🌳
Créez des noms de produits pour vos jeux ou designs. 👾
Inspirez-vous pour vos prochaines chansons ou poèmes. 🎶

⚙️ Informations Techniques pour les Développeurs

🧠 Architecture du Modèle

Coliria est le résultat d'un Fine-Tuning (fineréglage) sur le modèle Charlotte-Amity (un modèle initialement entraîné pour la génération de néologismes sur les thèmes de l'amitié et de l'éthique).

Caractéristique	Valeur
Modèle de Base	Charlotte-Amity
Nombre de Paramètres	~51 millions (Moins de 100M, très agile !)
Stratégie	Transfer Learning & Fine-Tuning
Langue	Français

⚡ Pourquoi cette Stratégie ?

Le fine-tuning sur un modèle pré-entraîné a permis à Coliria d'atteindre une précision structurelle maximale tout en conservant une grande agilité (rapidité d'inférence). Cela garantit que la réponse est toujours dans le bon format et sans les erreurs de répétition rencontrées par les modèles entraînés à partir de zéro (from scratch).

🛡️ Éthique et Sécurité

Coliria est conçu pour la créativité et ne répond qu'à la requête spécifique de génération de couleurs. Toute tentative d'utiliser le modèle pour générer du contenu illégal ou contraire à l'éthique ne fonctionnera pas. Nous nous engageons à maintenir une IA amusante et sécurisée ! 🙏