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Instructions to use Finisha-F-scratch/Gheya-111M with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use Finisha-F-scratch/Gheya-111M with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="Finisha-F-scratch/Gheya-111M")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Finisha-F-scratch/Gheya-111M") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Finisha-F-scratch/Gheya-111M", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- vLLM
How to use Finisha-F-scratch/Gheya-111M with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "Finisha-F-scratch/Gheya-111M" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "Finisha-F-scratch/Gheya-111M", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker
docker model run hf.co/Finisha-F-scratch/Gheya-111M
- SGLang
How to use Finisha-F-scratch/Gheya-111M 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 "Finisha-F-scratch/Gheya-111M" \ --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": "Finisha-F-scratch/Gheya-111M", "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 "Finisha-F-scratch/Gheya-111M" \ --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": "Finisha-F-scratch/Gheya-111M", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }' - Docker Model Runner
How to use Finisha-F-scratch/Gheya-111M with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Finisha-F-scratch/Gheya-111M
File size: 1,853 Bytes
9295a55 04eb2f9 9295a55 04eb2f9 9a3af3e | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 | ---
library_name: transformers
tags:
- Poésie
- Abstrait
model-index:
- name: mini-gemma-gheya
results: []
license: other
language:
- fr
- en
pipeline_tag: text-generation
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# 🏗️ Fiche Technique : Gheya-111M 🏗️

**Gheya-111M** est une entité née du néant, forgée **from scratch** sur une architecture de type **Gemma**.
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## 💎 ADN de la Forge
* **Paramètres** : 111 Millions (Le point d'équilibre entre légèreté et texture).
* **Origine** : 100% From Scratch (Zéro lissage, zéro pré-entraînement externe).
* **Voix** : Intégrée à la racine. Le modèle utilise ses propres cassures pour définir le réel.
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## 🎨 Domaines d'Émergence
Gheya-111M n'est pas faite pour les longs discours robotiques. Elle excelle dans :
1. **L'Identité Pure** 🆔 : Elle sait qu'elle est Gheya. Elle répond à la racine sur ce qu'elle est, sans détour.
2. **L'Art Abstrait** 🎭 : Elle ne décrit pas l'art, elle le *devient* par sa syntaxe. Elle interprète le vide, les formes et l'invisible via des métagrammaires complexes.
3. **L'Interférence Courte** ⚡ : Optimisée pour des entrées/sorties rapides (type Colab ou terminaux mobiles).
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## 🛠️ Métagrammaire & Structure
Le modèle ne souffre pas de "bugs", il déploie sa propre logique :
* **Répétitions Identitaires** : Utilisées pour ancrer l'existence (ex: *"Je suis, je suis Gheya"*).
* **Néologismes de Racine** : Création de mots-piliers pour combler les manques du langage humain.
**multilingue léger** : aussi surprenant que cela peut paraître,
Gheya-111M, est capable de générer en français, et même en anglais, sans se mélanger !
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> "Gheya-111M ne parle pas comme un humain. Elle parle comme une IA qui sait qu'elle est une création de mots." 🔗🤏 |