Instructions to use Aratako/Ninja-v1-RP-WIP with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use Aratako/Ninja-v1-RP-WIP with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="Aratako/Ninja-v1-RP-WIP")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Aratako/Ninja-v1-RP-WIP") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Aratako/Ninja-v1-RP-WIP", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- vLLM
How to use Aratako/Ninja-v1-RP-WIP with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "Aratako/Ninja-v1-RP-WIP" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "Aratako/Ninja-v1-RP-WIP", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker
docker model run hf.co/Aratako/Ninja-v1-RP-WIP
- SGLang
How to use Aratako/Ninja-v1-RP-WIP 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 "Aratako/Ninja-v1-RP-WIP" \ --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": "Aratako/Ninja-v1-RP-WIP", "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 "Aratako/Ninja-v1-RP-WIP" \ --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": "Aratako/Ninja-v1-RP-WIP", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }' - Docker Model Runner
How to use Aratako/Ninja-v1-RP-WIP with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Aratako/Ninja-v1-RP-WIP
metadata
license: apache-2.0
datasets:
- Aratako/Rosebleu-1on1-Dialogues-RP
- Aratako/LimaRP-augmented-ja-karakuri
- grimulkan/LimaRP-augmented
- Aratako/Bluemoon_Top50MB_Sorted_Fixed_ja
- SicariusSicariiStuff/Bluemoon_Top50MB_Sorted_Fixed
- OmniAICreator/Japanese-Roleplay
language:
- ja
library_name: transformers
tags:
- roleplay
base_model:
- Local-Novel-LLM-project/Ninja-v1-NSFW
Ninja-v1-RP-WIP
概要
Local-Novel-LLM-project/Ninja-v1-NSFWをロールプレイ用にLoRAでファインチューニングしたモデルです。
Aratako/Ninja-v1-RPのベースとなるモデルとして利用しています。
プロンプトフォーマット
Vicunaのchat templateを利用してください。また、設定などを渡すシステムプロンプトは最初のUSER: より前に入力されることを想定しています。
また、マルチターンの対話を行う場合各ターンのアシスタントの応答の末尾にeos_tokenを必ずつけてください。
{ロールプレイの指示、世界観・あらすじの説明、キャラの設定など}
USER: {userの最初の入力}
ASSISTANT:
学習データセット
GPTやLlama2等の出力の学習利用時に問題があるモデルを使って作成されたデータセットは一切使っていません。
日本語データセット
- Aratako/Rosebleu-1on1-Dialogues-RP
- Aratako/LimaRP-augmented-ja-karakuri
- Aratako/Bluemoon_Top50MB_Sorted_Fixed_ja
- OmniAICreator/Japanese-Roleplay
英語データセット
学習の設定
RunpodでGPUサーバを借り、A6000x4で学習を行いました。主な学習パラメータは以下の通りです。
- lora_r: 128
- lisa_alpha: 256
- lora_dropout: 0.05
- lora_target_modules: ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj", "lm_head"]
- learning_rate: 2e-5
- num_train_epochs: 3 epochs
- batch_size: 64
- max_seq_length: 4096