Instructions to use Finisha-F-scratch/Nelya-neko with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use Finisha-F-scratch/Nelya-neko with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="Finisha-F-scratch/Nelya-neko")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Finisha-F-scratch/Nelya-neko") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Finisha-F-scratch/Nelya-neko", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- vLLM
How to use Finisha-F-scratch/Nelya-neko with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "Finisha-F-scratch/Nelya-neko" # 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/Nelya-neko", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker
docker model run hf.co/Finisha-F-scratch/Nelya-neko
- SGLang
How to use Finisha-F-scratch/Nelya-neko 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/Nelya-neko" \ --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/Nelya-neko", "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/Nelya-neko" \ --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/Nelya-neko", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }' - Docker Model Runner
How to use Finisha-F-scratch/Nelya-neko with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Finisha-F-scratch/Nelya-neko
|
Download README.md from Finisha-F-scratch/Nelya-neko: direct link, hf CLI and curl.
- Browser
- Download file 4.57 kB
-
https://huggingface.co/Finisha-F-scratch/Nelya-neko/resolve/main/README.md
- Command line
-
hf download hf://Finisha-F-scratch/Nelya-neko/README.md
-
curl -L -o README.md https://huggingface.co/Finisha-F-scratch/Nelya-neko/resolve/main/README.md
4.57 kB
| library_name: transformers | |
| tags: | |
| - Nekolien | |
| - SLM | |
| - Nelya | |
| - conlangs | |
| license: other | |
| pipeline_tag: text-generation | |
| # 📄 Carte de Modèle (Model Card) : Nelya-neko | |
|  | |
| ## 🌟 Présentation du Modèle | |
| **Nelya-neko** est un Modèle de Langage Spécialisé (SLM) de $124$ millions de paramètres, pré-entraîné sur la langue construite **Nekolien** (propriété intellectuelle de LLm-Clem). C'est le premier modèle de la nouvelle génération d'architectures de Clemylia conçu pour les tâches de recherche avancées en *conlangs* (langues construites) et pour le traitement de très longs contextes. | |
| ## 🛠️ Détails Techniques et Architecture | |
| | Caractéristique | Valeur | Note d'Impact | | |
| | :--- | :--- | :--- | | |
| | **Famille / Type** | Modèle de Fondation (Base) / SLM | Nécessite un Fine-Tuning pour l'alignement et les applications finales. | | |
| | **Développeur** | Clemylia (LLm-Clem) | Créé ***From Scratch*** (architecture, tokeniseur, pré-entraînement). | | |
| | **Paramètres** | $124$ Millions | Taille optimisée pour l'efficacité et le déploiement sur du matériel grand public. | | |
| | **Fenêtre de Contexte** | **$7000$ Tokens** | **Innovation Majeure :** Permet la gestion de documents complets et de conversations Nekolien très longues. | | |
| | **Langue** | Nekolien (Langue Construite) | **Ultra-spécialisé.** Ne doit pas être utilisé pour des langues naturelles sans Fine-Tuning extensif. | | |
| | **Tokeniseur** | **`Nekolien-tokeniseur`** | Tokeniseur propriétaire *From Scratch*, essentiel pour le décodage et l'encodage du Nekolien. | | |
| ## 🔑 Tokeniseurs Spéciaux (Inclus dans le `Nekolien-tokeniseur`) | |
| Le modèle utilise un ensemble de tokens spéciaux pour structurer les données et permettre les tâches d'alignement futur : | |
| | Token | Rôle Conventionnel | Fonction Spécifique | | |
| | :--- | :--- | :--- | | |
| | **`<INKONIA>`** | UNK (Unknown) | Gère les séquences inconnues non présentes dans le corpus Nekolien. | | |
| | **`<CLASYA>`** | CLS (Classifier) | Token de classification pour l'encapsulation de séquences (utile en Fine-Tuning). | | |
| | **`<SEPARA>`** | SEP (Separator) | Utilisé pour marquer la délimitation entre différentes parties d'une séquence de texte. | | |
| | **`<MASKA>`** | MASK | Nécessaire pour les tâches de *Masked Language Modeling* (MLM) et de prédiction en Fine-Tuning. | | |
| | **`<MEMA>`** | **Mémory / Métadonnée** | Token unique, potentiellement lié à la gestion efficace du contexte étendu ($7000$ tokens). | | |
| | **`<PAD>`** | Padding | Assure la cohérence de la taille des séquences pour l'efficacité du GPU. | | |
| ## 📜 Licence et Restrictions d'Usage | |
| **Licence :** **LRUNDL (Licence de Recherche Non-Commerciale et à Usage Distinctif Limité)** | |
| * **Paternité :** Tous les dérivés (modèles Fine-Tunés) doivent attribuer clairement la paternité à LLm-Clem. | |
| * **Restriction :** L'usage de **Nelya-neko** est strictement limité à la **recherche** et à l'**expérimentation non-commerciale**. | |
| * **Conformité :** Les œuvres dérivées doivent respecter la **LRUNDL** (aucune licence plus permissive comme la MIT ne peut être appliquée). | |
| ## 💡 Utilisations et Limitations Prévues | |
| ### Utilisations Prévues | |
| * **Recherche sur les *Conlangs*** : Étude de la modélisation du langage sur les systèmes linguistiques construits. | |
| * **Création de *Datasets* Nekoliens :** Génération de corpus cohérents pour le Fine-Tuning. | |
| * **Base pour Assistants Spécialisés :** Création d'assistants (bots) pour la langue Nekolien après un Fine-Tuning d'alignement. | |
| ### Limitations et Précautions | |
| * **Non-Aligné :** En tant que modèle de fondation pur, **Nelya-neko** produit de la **continuation de texte** thématique et non des réponses structurées (nécessite un Fine-Tuning pour l'Instruction Following). | |
| * **Monolingue :** Les performances dans toute autre langue que le Nekolien sont **nulles** ou **non garanties**. | |
| * **Accès :** Le modèle et son tokeniseur sont sujets à des restrictions d'accès gérées par LLm-Clem. | |
| --- | |
| ## 🚀 Prochaines Étapes pour le Déploiement | |
| Pour passer de ce modèle de fondation à une application utilisable, il est nécessaire de réaliser un **Fine-Tuning d'Alignement** (basé sur des paires instruction/réponse Nekoliennes) pour lui apprendre l'obéissance et la personnalité souhaitée. | |
| **Variante du nekolien de ce modèle** : Nekolien original/centre. | |
| Nelya-neko respecte les regles de l'Académie nekolienne : | |
| https://neko-lexicon-archives.lovable.app/ |