Instructions to use Vilyam888/Broken_Code_Generation.1.0 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use Vilyam888/Broken_Code_Generation.1.0 with Transformers:

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

pipe = pipeline("text-generation", model="Vilyam888/Broken_Code_Generation.1.0")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe(messages)

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Vilyam888/Broken_Code_Generation.1.0")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Vilyam888/Broken_Code_Generation.1.0")
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 Vilyam888/Broken_Code_Generation.1.0 with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "Vilyam888/Broken_Code_Generation.1.0"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "Vilyam888/Broken_Code_Generation.1.0",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/Vilyam888/Broken_Code_Generation.1.0

SGLang

How to use Vilyam888/Broken_Code_Generation.1.0 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 "Vilyam888/Broken_Code_Generation.1.0" \
    --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": "Vilyam888/Broken_Code_Generation.1.0",
		"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 "Vilyam888/Broken_Code_Generation.1.0" \
        --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": "Vilyam888/Broken_Code_Generation.1.0",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Docker Model Runner
How to use Vilyam888/Broken_Code_Generation.1.0 with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/Vilyam888/Broken_Code_Generation.1.0
```

Vilyam888 commited on Apr 20

Commit

15ff158

verified ·

1 Parent(s): 9a86355

Upload folder using huggingface_hub

Browse files

Files changed (1) hide show

README.md +14 -0

README.md CHANGED Viewed

@@ -159,6 +159,20 @@ print(completion)
 - сложность `easy`, `medium` или `hard`
 - промпт с просьбой вернуть один JSON-объект
 Если нужен более простой запуск именно внутри этого проекта, ниже есть второй вариант через готовый скрипт.
 Если говорить совсем коротко: для обычного подключения другим людям достаточно `transformers`, `torch` и имени репозитория:

 - сложность `easy`, `medium` или `hard`
 - промпт с просьбой вернуть один JSON-объект
+Для этой модели это важно: она обучена не на обычный разговорный чат, а на генерацию задач.
+Поэтому хороший запрос для нее выглядит так:
+- "Сгенерируй ML bugfix-задачу по таким тегам и такой сложности"
+А вот запросы вроде:
+- `Who are you?`
+- `Hello`
+- `Tell me a joke`
+для этой модели не являются целевым сценарием и обычно не дают полезного результата.
 Если нужен более простой запуск именно внутри этого проекта, ниже есть второй вариант через готовый скрипт.
 Если говорить совсем коротко: для обычного подключения другим людям достаточно `transformers`, `torch` и имени репозитория: