Instructions to use Local-Novel-LLM-project/Ninja-V2-7B with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use Local-Novel-LLM-project/Ninja-V2-7B with Transformers:

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

pipe = pipeline("text-generation", model="Local-Novel-LLM-project/Ninja-V2-7B")

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Local-Novel-LLM-project/Ninja-V2-7B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Local-Novel-LLM-project/Ninja-V2-7B")

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps Settings

vLLM

How to use Local-Novel-LLM-project/Ninja-V2-7B with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "Local-Novel-LLM-project/Ninja-V2-7B"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "Local-Novel-LLM-project/Ninja-V2-7B",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/Local-Novel-LLM-project/Ninja-V2-7B

SGLang

How to use Local-Novel-LLM-project/Ninja-V2-7B 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 "Local-Novel-LLM-project/Ninja-V2-7B" \
    --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": "Local-Novel-LLM-project/Ninja-V2-7B",
		"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 "Local-Novel-LLM-project/Ninja-V2-7B" \
        --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": "Local-Novel-LLM-project/Ninja-V2-7B",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'

Docker Model Runner
How to use Local-Novel-LLM-project/Ninja-V2-7B with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/Local-Novel-LLM-project/Ninja-V2-7B
```
Browse Quantizations to use this model in llama.cpp, Ollama, LM Studio, or any compatible app.

Ninja-V2-7B

このモデルは、ベクトルマージなどを用い作成された高性能ベースモデルです。用途はチャットのみならず、文章創作など幅広いタスクに対応できます。

このモデルは、ローカルLLMに向き合う会企画のLocalAIハッカソンの高性能GPUサーバーの助けを借りて作成されました。

関係者の皆様に感謝申し上げます。

作成方法

モデルレシピは下記の通りです。

Ninja-v2-Base (mergekitにて作成)

models:
  - model: MTSAIR/multi_verse_model
  - model: HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta
merge_method: model_stock
base_model: amazingvince/Not-WizardLM-2-7B
dtype: bfloat16

Novels-7B(ninja_mergerにて作成)

target_model: "stabilityai/japanese-stablelm-instruct-gamma-7b"
  -
    left:  "Elizezen/Phos-7B"          # ベースモデルの指定
    right: "stabilityai/japanese-stablelm-instruct-gamma-7b"        # サブモデルの指定
    operation: "sub"                             # 組み合わせの操作。"mix"、"add"などを指定
    velocity: 1.0

  -
    left:  "Elizezen/Antler-7B"          # ベースモデルの指定
    right: "stabilityai/japanese-stablelm-instruct-gamma-7b"        # サブモデルの指定
    operation: "sub"                             # 組み合わせの操作。"mix"、"add"などを指定
    velocity: 1.0

Ninja-v2(ninja_mergerにて作成)

target_model: "Ninja-v2-Base"
models:                                     # 組み合わせの重み。0.0から1.0の範囲で指定
  -
    left:  "NTQAI/chatntq-ja-7b-v1.0"          # ベースモデルの指定
    right: "mistralai/Mistral-7B-v0.1"        # サブモデルの指定0
    operation: "sub"                        # 組み合わせの操作。"mix"、"add"などを指定
    velocity: 1.0
  -
    left:  "Elizezen/Berghof-NSFW-7B"          # ベースモデルの指定
    right: "stabilityai/japanese-stablelm-instruct-gamma-7b"        # サブモデルの指定
    operation: "sub"                             # 組み合わせの操作。"mix"、"add"などを指定
    velocity: 0.5
  -
    left:  "Novels-7B"          # ベースモデルの指定
    right: "stabilityai/japanese-stablelm-instruct-gamma-7b"        # サブモデルの指定
    operation: "sub"                             # 組み合わせの操作。"mix"、"add"などを指定
    velocity: 1.0