Instructions to use Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- vLLM
How to use Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING" # 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/KLA-SLM-CODING", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker
docker model run hf.co/Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING
- SGLang
How to use Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING 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/KLA-SLM-CODING" \ --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/KLA-SLM-CODING", "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/KLA-SLM-CODING" \ --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/KLA-SLM-CODING", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }' - Docker Model Runner
How to use Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING
Download LICENSE from Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING: direct link, hf CLI and curl.
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- Download file 1.1 kB
-
https://huggingface.co/Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING/resolve/main/LICENSE
- Command line
-
hf download hf://Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING/LICENSE
-
curl -L -o LICENSE https://huggingface.co/Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING/resolve/main/LICENSE
1.1 kB
| **🩷 Gheya innov open source🩷** (GIOS-terme) | |
| selon les standards de LICENSE Gheya ci dessous. | |
| vous vous engagez a accepter les conditions d'utilisation d'utilisation des modèles de la série gheya, | |
| et de les utiliser pour de bons usages. | |
| respectez les termes ci dessous : | |
| 1) Tout les modèles (Gheya), | |
| appartiennent a Llm-clem (Clemylia), | |
| vous n'avez pas le droit de vous approprié la priorité. | |
| 2) Vous pouvez faire du fine-tuning, | |
| autant que vous le souhaitez sur les modèles gheya. | |
| et etes libre d'utiliser vos versions modifié | |
| dans tout les cas d'usages que le souhaitez. | |
| qu'ils soit commerciaux ou non. | |
| la seule règle : utilisez gheya dans de bons usages. | |
| tout usage des modèles de base Gheya, qui nous semble déplacé , | |
| et nous pourrons mettre en place des restrictions très sévères contre vous. | |
| cela implique : | |
| - pas de logiciels malveillants | |
| - pas de nudité ou de pornographie | |
| - pas d'autres usages ou fonctionnalités quelconque faisant tord a autrui. | |
| 3) Vous devez toujours garder une copie de GIOS-terme en lien avec votre version modifié. | |
| bonne utilisation ! |