Instructions to use MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B")# pip install -U transformers accelerate # Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- llama.cpp
How to use MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B with llama.cpp:
Install (macOS, Linux)
curl -LsSf https://llama.app/install.sh | sh # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B:Q6_K # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B:Q6_K
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B:Q6_K # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B:Q6_K
Use pre-built binary
# Download pre-built binary from: # https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./llama-server -hf MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B:Q6_K # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B:Q6_K
Build from source code
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git cd llama.cpp cmake -B build cmake --build build -j --target llama-server llama-cli # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./build/bin/llama-server -hf MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B:Q6_K # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B:Q6_K
Use Docker
docker model run hf.co/MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B:Q6_K
- LM Studio
- Jan
- vLLM
How to use MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker
docker model run hf.co/MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B:Q6_K
- SGLang
How to use MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B 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 "MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B" \ --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": "MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B", "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 "MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B" \ --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": "MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }' - Ollama
How to use MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B with Ollama:
ollama run hf.co/MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B:Q6_K
- Unsloth Desktop
- Docker Model Runner
How to use MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B:Q6_K
- Lemonade
How to use MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull MarcGrumpyOlejak/VerwaltungsAnthologie_talky_7B:Q6_K
Run and chat with the model
lemonade run user.VerwaltungsAnthologie_talky_7B-Q6_K
List all available models
lemonade list
- Atomic Chat
BEWARE – this model is experimental ONLY!
This is a merge of pre-trained language models created using mergekit – it is built for experimental purposes only as I am too dumb how to fix all those different 'promptings' and BOS/EOS-token mixtures due the merges.
Main Idea behind this model
This model has been created by merging different german language specialized models to fulfill possible "downstream" tasks as an "instruct"-model for german based texts like "Write a Résumée", "Name the Top-10 keywords" and so on… It is not really a "Chatbot".
Merge Details
As many models emerge at the moment, I got also inspired to test several different combinations of mainly german based and/or finetuned models that have not yet been tested. While doing those first experiments, the first series of models like latest hiig-piai/simba-v01c by HIIG emerged with the purpose of writing "shorter" and "easier" written summaries.
Being an enthusiast and working for a company that supports only the public administration sector and legislative institutions in germany there always is the problem to 'translate' words and sentences between "bureaucratic" language vs. "regular" language everybody uses and/or even understands it. Especially even more if we start talking about the "juridical" (legal) language. I thought it might be worth a try to combine a specialised fine-tuned experimental model like hiig-piai/simba-v01c out of scope (as the Humboldt team mentioned) with several of the other finetuned models for the german language. That was also the reason to name this model like "BureaucraticAnthology" (VerwaltungsAnthology) instead of "MistralLaserKrautSimbaPhoenix1227Disco-7B" (or something like that …).
This experimental model is a bit "talkier" than my unreleased "clear"-version as DiscoResearch/DiscoLM_German_7b_v1 seems to push the 'character' into a short 'Logorrhea' – I am not capable of changing the EOS-tokens as all models used are very different for prompting and tokenisation.
It took me 10 tries of different mergings to get a combination that seems to work – this "talky" one was only the addition of a fifth model after I finished the (unreleased) "clear" model.
Merge Method
This model was merged using the DARE TIES merge method using mistralai/Mistral-7B-v0.1 as a base.
Models Merged
The following models were included in the merge:
- hiig-piai/simba-v01c
- OpenPipe/mistral-ft-optimized-1227
- DRXD1000/Phoenix
- VAGOsolutions/SauerkrautLM-7b-LaserChat
- DiscoResearch/DiscoLM_German_7b_v1
Configuration
The following YAML configuration was used to produce this model:
- model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
# No parameters necessary for base model
- model: VAGOsolutions/SauerkrautLM-7b-LaserChat
parameters:
density: 0.53
weight: 0.1875
- model: hiig-piai/simba-v01c
parameters:
density: 0.53
weight: 0.25
- model: DRXD1000/Phoenix
parameters:
density: 0.53
weight: 0.1875
- model: OpenPipe/mistral-ft-optimized-1227
parameters:
density: 0.53
weight: 0.1875
- model: DiscoResearch/DiscoLM_German_7b_v1
parameters:
density: 0.53
weight: 0.1875
merge_method: dare_ties
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
parameters:
int8_mask: true
dtype: bfloat16
name: VerwaltungsAnthologie_talky_7B
Examples
Based upon my hobbies I rechecked some of those possible sources where "readable" summaries could become a real help – as long as there are no free and curated summaries available.
Using a local llama.cpp-server-instanza with a Q6.GGUF (I can not afford a real GPU - just kidding – this is a sustainabilty debate ;) – and I do always test with a temperature of "0.0" to check the most realistic summary hoping that the system will not start to hallucinate. The full example including the prompts (btw. DiscoLM-based) is in the /examples/ folder.
Server
llama.cpp/build/bin/server -m ./VerwaltungsAnthologie_talky_7B/ggml-model-Q6_K.gguf -c 4096 --override-kv tokenizer.ggml.add_eos_token=bool:true
Client
curl -s /dev/null 127.0.0.1:8080/completion -H "Content-Type: application/json" -d '{"temperature": 0.0, "n_predict": 2048, "n_keep": 4096, "cache_prompt": true, "prompt": '"$( cat ./examples/example_34c_gewo.txt | jq --raw-input --slurp . )"'}' | jq '.content' ; echo;
Example #1 - the short stuff
I prepared a short example taken from the pages of official german legislation: § 1 Podologiegesetz (PodG)
| Answer handwritten | Answer §1 PodG - "talky" | Answer §1 PodG - "clean" |
|---|---|---|
| Der § 1 PodG regelt, dass sich jemand nur mit Erlaubnis "Podologin" oder "Podologe" nennen darf. Die Bezeichnungen "Medizinische Fußpflegerin" oder "Medizinischer Fußpfleger" sind genau so geschützt. Eine Ausnahme ist in § 10 Absatz 1 PodG definiert. Staatsangehörige des Europäischen Wirtschaftsraums brauchen keine Erlaubnis, wenn sie ihre Dienstleistung nur vorübergehend nach Artikel 50 des EG-Vertrags anbieten. Aber sie müssen diese Tätigkeit melden. Dasselbe gilt für Menschen aus Nicht-EU-Ländern, wenn es in den Gesetzen der Europäischen Gemeinschaft steht. Das nennt man Gleichstellung. | "§ 1 PodG regelt die Berufsbezeichnung "Podologin" oder "Podologe". Wer diese Bezeichnung führen will, benötigt eine Erlaubnis. Die Bezeichnungen "Medizinische Fußpflegerin" oder "Medizinischer Fußpfleger" dürfen nur von Personen mit einer Erlaubnis nach Satz 1 oder einer Berechtigung oder staatlichen Anerkennung nach § 10 Abs. 1 geführt werden.\n\nPodologinnen und Podologen aus Vertragsstaaten des Europäischen Wirtschaftsraumes können die Berufsbezeichnung ohne Erlaubnis führen, wenn sie ihre Tätigkeit als vorübergehende und gelegentliche Dienstleistung im Sinne des Artikels 50 des EG-Vertrages ausüben. Sie unterliegen jedoch der Meldepflicht und Nachprüfung nach diesem Gesetz. Gleiches gilt für Drittstaaten und Drittstaatsangehörige, soweit sich hinsichtlich der Anerkennung von Ausbildungsnachweisen nach dem Recht der Europäischen Gemeinschaften eine Gleichstellung ergibt." | § 1 PodG regelt die Berufsbezeichnung "Podologin" oder "Podologe". Wer diese Bezeichnung führen will, benötigt eine Erlaubnis. Die Bezeichnung "Medizinische Fußpflegerin" oder "Medizinischer Fußpfleger" darf nur von Personen mit einer Erlaubnis nach Satz 1 oder einer Berechtigung oder staatlichen Anerkennung nach § 10 Abs. 1 geführt werden. Podologinnen und Podologen, die Staatsangehörige eines Vertragsstaates des Europäischen Wirtschaftsraumes sind, führen diese Berufsbezeichnung im Geltungsbereich dieses Gesetzes ohne Erlaubnis, sofern sie ihre Berufstätigkeit als vorübergehende und gelegentliche Dienstleistung im Sinne des Artikels 50 des EG-Vertrages im Geltungsbereich dieses Gesetzes ausüben. Sie unterliegen jedoch der Meldepflicht und Nachprüfung nach diesem Gesetz. Gleiches gilt für Drittstaaten und Drittstaatsangehörige, soweit sich hinsichtlich der Anerkennung von Ausbildungsnachweisen nach dem Recht der Europäischen Gemeinschaften eine Gleichstellung ergibt. |
Example #2 - the long stuff
(todo - as the short stuff is not really shorter – it worked better with longer original texts)
Thanks to
(todo - a very VERY long list mentioning all those people and projects that have already pushed the german language as far as now into this N-dimensional vectorized world)
LICENSING
(todo – something something hopefully based upon all licenses everyone can use)
Tests
(todo – but is a regular german ROUGE-test really the appropriate idea for that?)
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