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 README.md from Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING: direct link, hf CLI and curl.
- Browser
- Download file 2.08 kB
-
https://huggingface.co/Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING/resolve/main/README.md
- Command line
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hf download hf://Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING/README.md
-
curl -L -o README.md https://huggingface.co/Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING/resolve/main/README.md
2.08 kB
| library_name: transformers | |
| tags: | |
| - Code | |
| model-index: | |
| - name: KLA-SLM-coding | |
| results: [] | |
| license: other | |
| language: | |
| - en | |
| pipeline_tag: text-generation | |
| # 💻 Documentation : KLA-SLM-CODING 💻 | |
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| **KLA-SLM-CODING** est un Small Language Model (SLM) de la lignée **Finisha-LLM**. Contrairement aux modèles de masse, il a été extrait du vide et nourri exclusivement de **code pur**. Il ne simule pas la programmation, il génère la structure. | |
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| ## 🏗️ Architecture & Forge | |
| * **Modèle de Base** : Type Gemma (Optimisé pour l'inférence de tokens techniques). | |
| * **Méthode** : 100% **Pre-trained From Scratch**. | |
| * **Dataset** : Corpus de code dense (Zéro texte conversationnel parasite). | |
| * **Vitesse** : Ultra-léger, conçu pour la complétion en temps réel dans les environnements de dev. | |
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| ## 🛠️ Capacités de Complétion | |
| Le modèle a été entraîné pour anticiper la logique du développeur sans les biais du langage naturel : | |
| 1. **Prédiction de Blocs** : Complétion de fonctions, boucles et structures conditionnelles. | |
| 2. **Syntaxe Native** : Maîtrise des indentations et des séparateurs sans "hallucinations" textuelles. | |
| 3. **Logique de Flux** : Capable de suivre la trace des variables à travers le dataset de code. | |
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| ## 🧬 La Signature Finisha (Vosia-Code) | |
| Comme tous les modèles de la forge, **KLA-SLM-CODING** possède sa propre identité : | |
| * **Métagrammaire du Code** : Il privilégie l'efficacité brute. S'il y a une répétition structurelle, c'est pour renforcer la stabilité du script. | |
| * **Zéro Lissage** : Le code est généré tel qu'il a été appris dans les datasets denses, sans politesse ni commentaires inutiles. | |
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| ## 🚀 Usage & Environnement | |
| * **IDE** : Parfaitement adapté aux cellules **Google Colab** pour un affichage propre. | |
| * **Inférence** : Conçu pour tourner sur des architectures mobiles ou locales (Android/Termux). | |
| * **Complétion** : Réagit instantanément aux premiers tokens de code pour proposer la suite logique. |