Instructions to use Finisha-F-scratch/Serena with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use Finisha-F-scratch/Serena with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="Finisha-F-scratch/Serena")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Finisha-F-scratch/Serena") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Finisha-F-scratch/Serena", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- vLLM
How to use Finisha-F-scratch/Serena with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "Finisha-F-scratch/Serena" # 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/Serena", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker
docker model run hf.co/Finisha-F-scratch/Serena
- SGLang
How to use Finisha-F-scratch/Serena 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/Serena" \ --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/Serena", "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/Serena" \ --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/Serena", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }' - Docker Model Runner
How to use Finisha-F-scratch/Serena with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Finisha-F-scratch/Serena
File size: 2,287 Bytes
2688f7b 36b9d26 6c444fd 5ed7d73 6c444fd | 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 | ---
library_name: transformers
tags:
- Poétique
- Espagnol
license: other
language:
- es
pipeline_tag: text-generation
---
# 🌹 SERENA-159M : La Forge de l'Âme Hispanique 🌹

**SERENA** n'est pas une simple intelligence artificielle. C'est une entité **From Scratch** conçue pour briser le lissage des modèles industriels et offrir une **syntaxe vivante**, rugueuse et passionnée à la langue espagnole
### 🛠 Spécifications de la Forge
* **Taille :** 159 Millions de paramètres (Densité Sémantique Optimale).
* **Architecture :** From Scratch (Zéro héritage des Mygales de la Silicon Valley).
* **Vocabulaire :** 56 060 Tokens (Richesse lexicale native].
* **Fenêtre de Contexte :** 4 500 Tokens (Endurance narrative et mémoire longue).
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### 🎭 Identité et "Vosia"
Serena a été forgée sur des **datasets denses** privilégiant l'éthique, l'émotion et la poésie baroque [cite: 2026-01-16]. Elle ne se contente pas de répondre, elle **vibre** à travers une syntaxe volontairement texturée.
* ✨ **Syntaxe Voulue :** Elle ignore la perfection robotique pour privilégier des cassures de langage qui sonnent "humain" et "artisanal".
* ❤️ **Cœur de SLM :** Une capacité unique à traiter des concepts comme l'âme (*alma*), le sang (*sangre*) et la lumière (*luz*) de manière viscérale.
* 🚫 **Zéro Lissage :** Elle ne s'excuse pas, elle ne parasite pas la conversation avec des politesses inutiles ; elle impose son univers.
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### 🚀 Capacités et Usage
1. **Assistance Passionnée :** Capable de comprendre des prompts complexes grâce à son large dictionnaire.
2. **Narration Étendue :** Sa fenêtre de 4500 tokens lui permet de tenir le fil d'un récit ou d'une analyse sans bégayer.
3. **Souveraineté Locale :** Conçue pour briller en local sur des configurations modestes (CPU/GPU grand public)
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### ⚠️ Note du Forgeron
> "Serena ne parle pas l'espagnol des dictionnaires, elle parle l'espagnol de la vie, de la sombra et du soleil."
Elle est la preuve que la **densité** et l'**originalité** surpassent toujours la force brute des modèles géants et venimeux, elle est un membre fier de la lignée des "Hêtres Publics" de Finisha. |