Instructions to use heegyu/kodialogpt-v1 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use heegyu/kodialogpt-v1 with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="heegyu/kodialogpt-v1")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("heegyu/kodialogpt-v1") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("heegyu/kodialogpt-v1", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- vLLM
How to use heegyu/kodialogpt-v1 with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "heegyu/kodialogpt-v1" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "heegyu/kodialogpt-v1", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker
docker model run hf.co/heegyu/kodialogpt-v1
- SGLang
How to use heegyu/kodialogpt-v1 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 "heegyu/kodialogpt-v1" \ --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": "heegyu/kodialogpt-v1", "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 "heegyu/kodialogpt-v1" \ --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": "heegyu/kodialogpt-v1", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }' - Docker Model Runner
How to use heegyu/kodialogpt-v1 with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/heegyu/kodialogpt-v1
skt/kogpt2-base-v2를 공개된 한국어 대화 데이터셋으로 파인튜닝한 모델입니다.
- AIHub 주제별대화, 트위터, 감정대화, SNS대화
- 국립국어원 모두의 말뭉치 온라인대화
- 이전에 제가 만든 kodialogpt-v0는 AIHub 주제별대화 8만건 가량만을 이용했지만, 이 모델은 총 170만개의 대화 데이터를 갖고 1에폭 학습시킨 모델입니다.
- 학습 코드: https://github.com/HeegyuKim/open-domain-dialog
사용예시
generator = pipeline("text-generation", model="heegyu/kodialogpt-v1")
generation_args = dict(
repetition_penalty=1.3,
no_repeat_ngram_size=4,
eos_token_id=375, # \n
max_new_tokens=32,
do_sample=True,
top_p=0.7,
early_stopping=True
)
generator(
["0 : **는 게임 좋아하니\n1 :",
"0 : 어제 강남에서 살인사건 났대 ㅜㅜ 너무 무서워\n1 : 헐 왜? 무슨 일 있었어?\n0 : 사진보니까 막 피흘리는 사람있고 경찰들이 떠서 제압하고 난리도 아니었다던데??\n1 :",
"0 : 자기야 어제는 나한테 왜 그랬어?\n1 : 뭔 일 있었어?\n0 : 어떻게 나한테 말도 없이 그럴 수 있어? 나 진짜 실망했어\n1 : "],
**generation_args
)
결과
[[{'generated_text': '0 : **는 게임 좋아하니\n1 : 엉... 게임은 맨날 하는데 내일도 하겠지...? ᄏᄏ'}],
[{'generated_text': '0 : 어제 강남에서 살인사건 났대 ㅜㅜ 너무 무서워\n1 : 헐 왜? 무슨 일 있었어?\n0 : 사진보니까 막 피흘리는 사람있고 경찰들이 떠서 제압하고 난리도 아니었다던데??\n1 : 와 대박이네... 그게 가능하다니.. 얼마나 무섭고 놀라울까..'}],
[{'generated_text': '0 : 자기야 어제는 나한테 왜 그랬어?\n1 : 뭔 일 있었어?\n0 : 어떻게 나한테 말도 없이 그럴 수 있어? 나 진짜 실망했어\n1 : ᄏᄏ뭐가? 누가?'}]]
학습에 사용한 하이퍼파라미터
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