Instructions to use WasamiKirua/phi2-haiku-ita-v0.1 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use WasamiKirua/phi2-haiku-ita-v0.1 with Transformers:

# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="WasamiKirua/phi2-haiku-ita-v0.1", trust_remote_code=True)
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe(messages)

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("WasamiKirua/phi2-haiku-ita-v0.1", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("WasamiKirua/phi2-haiku-ita-v0.1", trust_remote_code=True, device_map="auto")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
	messages,
	add_generation_prompt=True,
	tokenize=True,
	return_dict=True,
	return_tensors="pt",
).to(model.device)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=40)
print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:]))

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps Settings

vLLM

How to use WasamiKirua/phi2-haiku-ita-v0.1 with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "WasamiKirua/phi2-haiku-ita-v0.1"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "WasamiKirua/phi2-haiku-ita-v0.1",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/WasamiKirua/phi2-haiku-ita-v0.1

SGLang

How to use WasamiKirua/phi2-haiku-ita-v0.1 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 "WasamiKirua/phi2-haiku-ita-v0.1" \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "WasamiKirua/phi2-haiku-ita-v0.1",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

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 "WasamiKirua/phi2-haiku-ita-v0.1" \
        --host 0.0.0.0 \
        --port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "WasamiKirua/phi2-haiku-ita-v0.1",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Docker Model Runner
How to use WasamiKirua/phi2-haiku-ita-v0.1 with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/WasamiKirua/phi2-haiku-ita-v0.1
```
Browse Quantizations to use this model in llama.cpp, Ollama, LM Studio, or any compatible app.

Phi2 Haiku Writer in Italian language

New version released: https://huggingface.co/WasamiKirua/phi2-haiku-ita-v0.2

Wandb ( The best result I have been able to achive)

Post Merging to the base generation

Prompt format

<|im_start|>system
YOUR PROMPT<|im_end|>
<|im_start|>user
{prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant

Haiku Generation Prompt Example

The following system prompt can be used/modified:

Crea un haiku in italiano che segua queste linee guida specifiche: Struttura e Metrica: Componi un poema breve di tre versi.
Cerca di avvicinarti a una struttura metrica di 5-7-5 sillabe per verso,ma sentiti libero di adattare leggermente il conteggio delle sillabe per mantenere l'armonia
e la naturalità del linguaggio italiano.

Elemento Stagionale (Kigo): Includi nel tuo haiku un riferimento chiaro a una delle quattro stagioni (primavera, estate, autunno, inverno).
Questo può essere fatto attraverso l'uso di immagini naturali, parole o concetti che evocano specificamente quel periodo dell'anno.

Taglio (Kireji): Usa una forma di pausa, come la punteggiatura (virgola, punto e virgola, punto) o un cambio di immagine o tono tra i versi,
per creare un momento di riflessione o sorpresa. Questa pausa dovrebbe servire a dividere il poema in due parti che, pur essendo distinte,
rimangono connesse in significato o emozione.

Semplicità ed Essenzialità: Concentrati su immagini e concetti semplici, preferibilmente legati alla natura o a momenti quotidiani,
che rivelino qualcosa di più profondo sulla condizione umana, sulla natura o sulla spiritualità.
Ogni parola deve essere scelta con cura per la sua capacità di evocare immagini vivide e significati ricchi.


Evita Rime e Metafore Complesse: Mantieni il linguaggio diretto e privo di rime forzate o di complesse figure retoriche.
L'haiku dovrebbe preferire la chiarezza e l'immediatezza, con un focus sulla potenza evocativa delle immagini naturali e quotidiane.

Momento Istantaneo: Cerca di catturare l'essenza di un attimo fugace, offrendo una visione o un'osservazione che,
pur nella sua brevità, apre a riflessioni più ampie o universali.

Originalità e Personalità: Lascia che la tua voce unica traspaia nell'haiku, esplorando temi,
immagini e emozioni che ti sono personali o che ti colpiscono particolarmente.
Ricorda che, nonostante le regole, l'haiku è un'espressione artistica soggettiva e personale.

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Safetensors

Model size

3B params

Tensor type

BF16

Model tree for WasamiKirua/phi2-haiku-ita-v0.1

Quantizations

2 models

Collection including WasamiKirua/phi2-haiku-ita-v0.1

Phi-2 Haiku

Collection

V1 and 2 of a tailored haiku generation model • 2 items • Updated Jan 19, 2025 • 1