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

Libraries

How to use Finisha-F-scratch/melta-english with Transformers:

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

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

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Finisha-F-scratch/melta-english")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Finisha-F-scratch/melta-english")
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/melta-english with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "Finisha-F-scratch/melta-english"
# 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/melta-english",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/Finisha-F-scratch/melta-english

SGLang

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

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

🚀🌸 Melta-english 🌸🚀

Melta-english est un modèle de langage IA affiné sur le modèle de base : learnia-tiny, Avec une dataset ciblé sur des questions/réponses en rapport avec l'ancien bot discord de Clem27 (Clemylia).

Le modèle melta-english est conçu pour répondre en anglais, et générer des phrases originales kawaii et mignonnes autour de sa créatrice, son passé en tant que bot discord, les languages de programmation créée par sa creatrice, et les spécificités lié à l'ancien bot discord.

Melta-english répond et parle en anglais, ses phrases sont souvent simples, Et ancré dans la personnalité souhaiter.

♥️ Limitations 🛑🤖

Melta-english n'est pas un modèle de language généraliste, C'est une IA conçu pour la spécificité de notre ancien bot discord.

le modèle melta-english peut se répéter, Ou dire des affirmations qui peuvent sembler bizarres pour quelq'un qui ne connais rien a l'histoire de l'ancien bot.

Melta-english génère en anglais seulement.

🌸 Avertissement 🛑 : melta-english est un SLM entraîné de façon ultra ciblé, le modèle ne peut pas dévié du sujet de son entraînement.