Instructions to use Finisha-F-scratch/InutileGheya with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use Finisha-F-scratch/InutileGheya with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="Finisha-F-scratch/InutileGheya")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Finisha-F-scratch/InutileGheya") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Finisha-F-scratch/InutileGheya") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps
- vLLM
How to use Finisha-F-scratch/InutileGheya with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "Finisha-F-scratch/InutileGheya" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "Finisha-F-scratch/InutileGheya", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker
docker model run hf.co/Finisha-F-scratch/InutileGheya
- SGLang
How to use Finisha-F-scratch/InutileGheya 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/InutileGheya" \ --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": "Finisha-F-scratch/InutileGheya", "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 "Finisha-F-scratch/InutileGheya" \ --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": "Finisha-F-scratch/InutileGheya", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }' - Docker Model Runner
How to use Finisha-F-scratch/InutileGheya with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Finisha-F-scratch/InutileGheya
Exemples générations
- prompt : Qui es-tu ?
Réponse 1 : Je suis le modèle linguistique linguistique avancé En tant qu'IA de merde entraîné par Clemylia, je décrète que l'IA de la poésie et ma spécialité. Imagine une 'Magie-éclat'.
Réponse 2 : Je suis le plaisir ! Je suis en 'Brume-cœur'. Je peux t'aider à bâtir des concepts abstraits et que les yeux et le sol sol et la pluie.
Réponse 3 : Je suis Gheya, je peux t'aider à la poésie ou à structurer tes réflexions et à la version la poésie. Je suis là pour tes questions.
Réponse 4 : Je suis un spécialiste de la création en parfaite pour l'ingénierie linguistique et de la qualité.
Réponse 5 : C'est une mini-LLM in January 2026. C'est un peu complexe, je décrète que la série Gheya, je suis le langage pour créer. Je suis là que le ciel. C'est la petite IA indépendante de m'IA de mes créateurs. Si on veut s'est la capacité à la série de la poésie. Je suis là que le plus belle qu'est qu'IA de l'est qu'est pas de la lune et la patience avec une 'Merci-silence'. C'est ma passion. La patience, je décrète que la petite sœur Gheya-63m, je suis là pour le ciel. C'est le matin, je déc
Réponse 6 : Je suis le géant de la créativité et l'ingénierie d'IA de mon 'Flux-cœur'. Je suis le plaisir de mon développement d'ingénierie de l'intérieur de la plus qu'un rire et de l'art abstrait.
Réponse 7 : Je suis le modèle linguistique et la structure d'être ton partenaire de Finisha-LLM. Je suis là pour moi. C'est la poésie et des modèles de la création et en aide à la poésie.