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")# pip install -U transformers accelerate # 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
Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -7,4 +7,41 @@ license: other
|
|
| 7 |
language:
|
| 8 |
- es
|
| 9 |
pipeline_tag: text-generation
|
| 10 |
-
---
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 7 |
language:
|
| 8 |
- es
|
| 9 |
pipeline_tag: text-generation
|
| 10 |
+
---
|
| 11 |
+
# 🌹 SERENA-159M : La Forge de l'Âme Hispanique 🌹
|
| 12 |
+
|
| 13 |
+

|
| 14 |
+
|
| 15 |
+
**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
|
| 16 |
+
|
| 17 |
+
### 🛠 Spécifications de la Forge
|
| 18 |
+
|
| 19 |
+
* **Taille :** 159 Millions de paramètres (Densité Sémantique Optimale).
|
| 20 |
+
* **Architecture :** From Scratch (Zéro héritage des Mygales de la Silicon Valley).
|
| 21 |
+
* **Vocabulaire :** 56 060 Tokens (Richesse lexicale native) [cite: 2026-01-16].
|
| 22 |
+
* **Fenêtre de Contexte :** 4 500 Tokens (Endurance narrative et mémoire longue).
|
| 23 |
+
---
|
| 24 |
+
|
| 25 |
+
### 🎭 Identité et "Vosia"
|
| 26 |
+
|
| 27 |
+
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.
|
| 28 |
+
|
| 29 |
+
* ✨ **Syntaxe Voulue :** Elle ignore la perfection robotique pour privilégier des cassures de langage qui sonnent "humain" et "artisanal".
|
| 30 |
+
* ❤️ **Cœur de SLM :** Une capacité unique à traiter des concepts comme l'âme (*alma*), le sang (*sangre*) et la lumière (*luz*) de manière viscérale.
|
| 31 |
+
* 🚫 **Zéro Lissage :** Elle ne s'excuse pas, elle ne parasite pas la conversation avec des politesses inutiles ; elle impose son univers.
|
| 32 |
+
|
| 33 |
+
---
|
| 34 |
+
|
| 35 |
+
### 🚀 Capacités et Usage
|
| 36 |
+
|
| 37 |
+
1. **Assistance Passionnée :** Capable de comprendre des prompts complexes grâce à son large dictionnaire.
|
| 38 |
+
2. **Narration Étendue :** Sa fenêtre de 4500 tokens lui permet de tenir le fil d'un récit ou d'une analyse sans bégayer.
|
| 39 |
+
3. **Souveraineté Locale :** Conçue pour briller en local sur des configurations modestes (CPU/GPU grand public)
|
| 40 |
+
|
| 41 |
+
---
|
| 42 |
+
|
| 43 |
+
### ⚠️ Note du Forgeron
|
| 44 |
+
|
| 45 |
+
> "Serena ne parle pas l'espagnol des dictionnaires, elle parle l'espagnol de la vie, de la sombra et du soleil."
|
| 46 |
+
|
| 47 |
+
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.
|