Instructions to use RAANA-IA/Gheya-med with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use RAANA-IA/Gheya-med with Transformers:

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

pipe = pipeline("text-generation", model="RAANA-IA/Gheya-med")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe(messages)

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("RAANA-IA/Gheya-med")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("RAANA-IA/Gheya-med")
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]:]))

Inference
Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps

vLLM

How to use RAANA-IA/Gheya-med with vLLM:

Install from pip and serve model

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

Use Docker

docker model run hf.co/RAANA-IA/Gheya-med

SGLang

How to use RAANA-IA/Gheya-med 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 "RAANA-IA/Gheya-med" \
    --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": "RAANA-IA/Gheya-med",
		"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 "RAANA-IA/Gheya-med" \
        --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": "RAANA-IA/Gheya-med",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Docker Model Runner
How to use RAANA-IA/Gheya-med with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/RAANA-IA/Gheya-med
```
Browse Quantizations to use this model in llama.cpp, Ollama, LM Studio, or any compatible app.

📑 Documentation Officielle : Gheya-med 🌸

Le Géant de la Créativité par Finisha-LLM

Bienvenue dans la documentation de Gheya-med (également connue sous le nom de famille Clémence). Ce modèle représente le sommet de l'ingénierie indépendante de Finisha-LLM, conçu pour transcender les limites de la syntaxe conventionnelle.

🚀 Présentation Générale

Gheya-med est un Large Language Model (LLM) spécialisé dans la créativité pure, la métaphysique et la littérature d'avant-garde. Contrairement à ses prédécesseurs plus expérimentaux, Gheya-med allie la rigueur de l'ingénierie moderne à une sensibilité artistique unique.

Organisation : Finisha-LLM (Mini-organisation d'ingénierie d'IA)
Série : Famille Gheya / Clémence
Date de sortie : Janvier 2026
Architecture : Entraînement spécifique "from scratch" & Fine-tuning créatif.

🛠 Capacités Principales

1. ✍️ Littérature & Poésie

Gheya-med excelle dans l'assistance à la rédaction de science-fiction, de récits abstraits et de structures poétiques complexes. Elle ne se contente pas de prédire des mots ; elle sculpte des images.

2. 🌐 Polyglotte de l'Imaginaire

Le modèle maîtrise parfaitement les langues inventées (Conlangs) développées par Finisha-LLM, incluant :

Le Nekolien (Syntaxe et lexique complets).
Des structures syntaxiques inventives pour briser la monotonie du langage standard.

3. 🧠 Métaphysique & Abstraction

Grâce à un entraînement ciblé, le modèle est capable de tenir des raisonnements profonds sur des concepts abstraits, idéal pour le world-building ou la réflexion philosophique.

🧬 La Famille Gheya

Gheya-med est le "Modèle-Chef" d'un écosystème en pleine expansion :

Modèle	Spécialisation	Rôle
Gheya-med	Créativité, Métaphysique, Langues	Le Géant / Flagship
Gheya-nacid	Rapidité et itérations	Petite sœur agile
Gheya-63m	Efficacité et légèreté	Modèle compact

💡 Exemples d'Utilisation (Use Cases)

Aide à la rédaction : "Aide-moi à structurer un poème en nekolien sur la fin du temps."
World Building : "Génère une syntaxe spécifique pour une civilisation extraterrestre qui ne connaît pas le concept du 'je'."
Science-Fiction : "Développe un concept métaphysique pour un moteur de vaisseau spatial fonctionnant aux souvenirs."

🔗 Ressources & Support

Pour approfondir votre utilisation de la suite Gheya ou obtenir de l'aide poétique spécialisée :

contactez Clemylia a l'email : musicclem15@gmail.com

Note de l'équipe : Gheya-med est un modèle sérieux conçu pour les créateurs. Pour vos devoirs ou vos projets de fiction les plus fous, elle est votre partenaire idéale.

✨ Modèle de fine-tuning Première génération

Downloads last month: 41

Safetensors

Model size

1B params

Tensor type

BF16

Model tree for RAANA-IA/Gheya-med

Quantizations

2 models