Instructions to use hyeogi/Yi-6b-v0.3 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use hyeogi/Yi-6b-v0.3 with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="hyeogi/Yi-6b-v0.3")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hyeogi/Yi-6b-v0.3") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("hyeogi/Yi-6b-v0.3", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- vLLM
How to use hyeogi/Yi-6b-v0.3 with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "hyeogi/Yi-6b-v0.3" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "hyeogi/Yi-6b-v0.3", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker
docker model run hf.co/hyeogi/Yi-6b-v0.3
- SGLang
How to use hyeogi/Yi-6b-v0.3 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 "hyeogi/Yi-6b-v0.3" \ --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": "hyeogi/Yi-6b-v0.3", "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 "hyeogi/Yi-6b-v0.3" \ --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": "hyeogi/Yi-6b-v0.3", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }' - Docker Model Runner
How to use hyeogi/Yi-6b-v0.3 with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/hyeogi/Yi-6b-v0.3
전이 학습을 진행하려고 하는데
#1
by 3838seungsheon - opened
generation_config.json, special_tokens_map.json, tokenizer_config.json, tokenizer.json 이 필요한가요?
안녕하세요. tokenizer 와 관련된 파일로 학습에 필요합니다.
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답변 감사합니다. 혹시 llama를 이용해서 text summarization을 진행해본 경험이 있으신가요? 있으시다면 절차에 대해 간략하게 설명해주시면 정말 감사하겠습니다.
제가 생각한건 pdf 파일을 OCR을 이용하여 TEXT로 변환 후 -> 섹션 나뉘어서 LLAMA 모델로 요약하려고 하는데 요약할 때 어떤 식으로 사용해야하는지 감이 좀 안 잡히네요.
안녕하세요 요약에 대한 경험이 있진않아서 크게 도움이 되진 못할 것 같습니다.
제 생각엔 말씀하신 프로세스로 진행하셔도 무방할 것 같고, 라마 모델 외에도 Bart 모델도 충분한 성능이 나오는 것으로 알고 있어서 한번 고려해보시면 좋을 것 같습니다.