heegyu/namuwiki-extracted
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How to use heegyu/kogpt-j-350m with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-generation", model="heegyu/kogpt-j-350m", device_map="auto") # Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("heegyu/kogpt-j-350m")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("heegyu/kogpt-j-350m", device_map="auto")How to use heegyu/kogpt-j-350m with vLLM:
# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "heegyu/kogpt-j-350m"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "heegyu/kogpt-j-350m",
"prompt": "Once upon a time,",
"max_tokens": 512,
"temperature": 0.5
}'docker model run hf.co/heegyu/kogpt-j-350m
How to use heegyu/kogpt-j-350m with SGLang:
# Install SGLang from pip:
pip install sglang
# Start the SGLang server:
python3 -m sglang.launch_server \
--model-path "heegyu/kogpt-j-350m" \
--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/kogpt-j-350m",
"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 "heegyu/kogpt-j-350m" \
--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/kogpt-j-350m",
"prompt": "Once upon a time,",
"max_tokens": 512,
"temperature": 0.5
}'How to use heegyu/kogpt-j-350m with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/heegyu/kogpt-j-350m
데이터셋 크기는 전처리한 jsonl파일을 기준으로 함. 총 토큰 수는 약 7B임
from transformers import pipeline
model_name = "heegyu/kogpt-j-350m"
pipe = pipeline('text-generation', model=model_name)
print(pipe("안녕하세요", repetition_penalty=1.2, do_sample=True, eos_token_id=1, early_stopping=True, max_new_tokens=128))
print(pipe("오늘 정부 발표에 따르면, ", repetition_penalty=1.2, do_sample=True, eos_token_id=1, early_stopping=True, max_new_tokens=128))
print(pipe("싸늘하다. 가슴에 비수가 날아와 꽂힌다. ", repetition_penalty=1.2, do_sample=True, eos_token_id=1, early_stopping=True, max_new_tokens=128, min_length=64))
결과
[{'generated_text': '안녕하세요?\n네.\n자~ 오늘 그~ 뭐~ 남북정상회담에서 인제 남북 관계와 관련된 발언이죠?\n예. 그렇습니다.\n어~ 그~ 이산가족 문제 관련해서 이산가족 상봉을\n예.\n하는 방안이 좀 가능성이 있지 않아요?\n상당히 가능성이 있죠.\n예. 이~ 구체적으로 어떤 거였나요?\n어~ 먼저 이산가족 상봉을 이제 말씀드리겠습니다.\n예.\n아까 설명드린 것처럼 그~ 이산가족 상\n네.\n그~ 상봉에 대한 그~ 구체적인 방안이 어떻게 결정되는 게 가장 좋을까요?\n우선 상봉 방법부터 얘기를 드리죠.\n'}]
[{'generated_text': '오늘 정부 발표에 따르면, gtx-d d 노선을 창릉과 수서에서 출발하는 등 당초 예정된 노선들을 모두 정차하기로 했다. 지난 2월 국토교통부가 이 노선을 일산·금정·파주 운정역과 직접 연결키로 하면서 일산~동탄, 일산~분당, 일산~양재 구간에 추가 정차할 것이라는 예상이 나왔지만 실제 일산~수서 구간이 정차하기로 확정됐다. gtx-d 노선이 일산~수서역까지 개통되는 것은 이번이 처음이다.. gtx-d 노선과 gtx-a 노선이 모두 개통되면 지하철 5호선의 서울 도심 통과 구간이 추가된다. 현재 gtx-b'}]
[{'generated_text': '싸늘하다. 가슴에 비수가 날아와 꽂힌다. \U000f0854삼국사절요\U000f0855 ‘화살촉이 울버린’의 경우에서 보면, 총소리의 원음은 鐘(종자용 : 송악), 鐘을 비(鐘)라 하고 종자의 발음은 ‘이( )’이다. 이때에서 ‘이(은)로 시작하는 발음’은 ‘이/이’의 음운적 표현이다. ‘이/은→종자용[鐘] → 송악/종자[鐘]→이→종자(鐘) …’이다. 이는 한자어로서 그 발음'}]
이 모델의 학습 데이터는 각종 차별/혐오 데이터가 포함됐을 수 있으며, 별도의 제거작업을 진행하지 않았습니다. 따라서 모델이 생성하는 문장에 특정 인물이나 인종, 성별, 장애에 따른 차별/혐오발언을 생성할 수 있습니다.