bigcode/starcoderdata
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How to use blueapple8259/TinyKo-V4 with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-generation", model="blueapple8259/TinyKo-V4") # Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("blueapple8259/TinyKo-V4")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("blueapple8259/TinyKo-V4")How to use blueapple8259/TinyKo-V4 with vLLM:
# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "blueapple8259/TinyKo-V4"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "blueapple8259/TinyKo-V4",
"prompt": "Once upon a time,",
"max_tokens": 512,
"temperature": 0.5
}'docker model run hf.co/blueapple8259/TinyKo-V4
How to use blueapple8259/TinyKo-V4 with SGLang:
# Install SGLang from pip:
pip install sglang
# Start the SGLang server:
python3 -m sglang.launch_server \
--model-path "blueapple8259/TinyKo-V4" \
--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": "blueapple8259/TinyKo-V4",
"prompt": "Once upon a time,",
"max_tokens": 512,
"temperature": 0.5
}'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 "blueapple8259/TinyKo-V4" \
--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": "blueapple8259/TinyKo-V4",
"prompt": "Once upon a time,",
"max_tokens": 512,
"temperature": 0.5
}'How to use blueapple8259/TinyKo-V4 with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/blueapple8259/TinyKo-V4
여러 데이터셋으로 사전 학습된 AI모델입니다.
이전 모델들과 마찬가지로 사실과 맞지 않는 출력이 매우 많습니다.
주의: 지 하고 싶은 말만 합니다.(예: 사과의 색을 알려주세요. -> 안개는 중국 동북부 북단에 위치한 수륙으로, ...)
다음은 작업을 설명하는 지침입니다. 요청을 적절하게 완료하는 응답을 작성하십시오.
### 지침:
{prompt}
### 응답:
일부 데이터셋은 output만 사용하였습니다.
psymon/namuwiki_alpaca_dataset
bigcode/starcoderdata - 혼자 너무 많은 관계로 파이썬 첫 파일의 1/4만 사용함