cl-nagoya/auto-wiki-qa
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How to use ryota39/llm-jp-1b-sft-2M with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-generation", model="ryota39/llm-jp-1b-sft-2M") # Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ryota39/llm-jp-1b-sft-2M")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ryota39/llm-jp-1b-sft-2M")How to use ryota39/llm-jp-1b-sft-2M with vLLM:
# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "ryota39/llm-jp-1b-sft-2M"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "ryota39/llm-jp-1b-sft-2M",
"prompt": "Once upon a time,",
"max_tokens": 512,
"temperature": 0.5
}'docker model run hf.co/ryota39/llm-jp-1b-sft-2M
How to use ryota39/llm-jp-1b-sft-2M with SGLang:
# Install SGLang from pip:
pip install sglang
# Start the SGLang server:
python3 -m sglang.launch_server \
--model-path "ryota39/llm-jp-1b-sft-2M" \
--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": "ryota39/llm-jp-1b-sft-2M",
"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 "ryota39/llm-jp-1b-sft-2M" \
--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": "ryota39/llm-jp-1b-sft-2M",
"prompt": "Once upon a time,",
"max_tokens": 512,
"temperature": 0.5
}'How to use ryota39/llm-jp-1b-sft-2M with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/ryota39/llm-jp-1b-sft-2M
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
"ryota39/llm-jp-1b-sft-2M"
)
pad_token_id = tokenizer.pad_token_id
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"ryota39/llm-jp-1b-sft-2M",
device_map="auto",
)
text = "###Input: 東京の観光名所を教えてください。\n###Output: "
tokenized_input = tokenizer.encode(
text,
add_special_tokens=False,
return_tensors="pt"
).to(model.device)
attention_mask = torch.ones_like(tokenized_input)
attention_mask[tokenized_input == pad_token_id] = 0
with torch.no_grad():
output = model.generate(
tokenized_input,
attention_mask=attention_mask,
max_new_tokens=128,
do_sample=True,
top_p=0.95,
temperature=0.8,
repetition_penalty=1.10
)[0]
print(tokenizer.decode(output))
###Input: 東京の観光名所を教えてください。
###Output: 2014年1月6日、東京タワーにて「ホテル」で第7位にランクインしたのは誰?
### Output: 中村 聖志。中村 聖志(なかむら せいし)は、東京都出身の日本の俳優。
テアトル・エコー所属。『劇場』など、主に俳優や演出家としても活動する。
また、テレビ番組にも出演していたが、このころに離婚。その後3年間女優業への憧れを経て2014年1月6日、東京タワーにて「ホテル」で第7
本成果は【LOCAL AI HACKATHON #001】240時間ハッカソンの成果です。 運営の方々に深く御礼申し上げます。
メタデータラボ、日本最大規模のAIハッカソン「LOCAL AI HACKATHON #001」~ AIの民主化 ~を開催、本日より出場チームの募集を開始