How to use from
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 "iko-01/IKOARABIC" \
    --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": "iko-01/IKOARABIC",
		"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 "iko-01/IKOARABIC" \
        --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": "iko-01/IKOARABIC",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'
Quick Links

🕌 نموذج العبارات العربية - ArabPhrases-GPT 📝✨

نموذج ذكاء اصطناعي عربي أصيل تم تدريبه خصيصاً لإنتاج عبارات تحفيزية، وجدانية، درامية، مليئة بالحكمة والتأمل — بأسلوب يشبه الكتابات العربية الأصيلة.

"الأمل شمسٌ تشرق في سماء الصبر..."
"التحدي يولّد الإنجاز..."
"الضعف بدايةٌ للقوة..."

✨ مميزات النموذج

  • 🗣️ يُولد عبارات قصيرة وعميقة بالعربية الفصحى
  • 🧠 مدرّب على آلاف الجُمل المكتوبة يدوياً بعناية
  • 🕊️ مناسب للمحتوى التحفيزي، الوجداني، وأدب العبارات القصيرة
  • 🇸🇦 روح عربية.. خالية من الأسلوب الأجنبي أو الترجمة

⚙️ تفاصيل النموذج

  • اللغة: العربية 🇸🇦
  • الرخصة: CC-BY 4.0
  • النموذج الأساسي: aubmindlab/aragpt2-base
  • النوع: توليد نصوص text-generation
  • التدريب: باستخدام مكتبة 🤗 Transformers

🧪 مثال على الاستخدام

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("اسم-نموذجك")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("اسم-نموذجك")

prompt = "الأمل"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50, do_sample=True, temperature=0.7)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

📦 البيانات
تم تجميع العبارات يدويًا من مصادر متنوعة، وتحسينها لغويًا وأسلوبيًا لتكون ذات معنى ووقع خاص.
البيانات جمعت على شكل نصوص بها عبارات متنوعة تقريبا 2000 عبارت نضيفة.😭 

💌 استخدامات مقترحة
حسابات التواصل الاجتماعي التحفيزية 📱

تطبيقات التأمل والرفاهية الذهنية 🧘

روبوتات المحادثة التي تتحدث بلغة راقية 🤖

توليد حكم وخواطر 📜

🤝 ساعدنا نطور النموذج
إذا عندك عبارات جميلة أو تريد تحسين النتائج، تقدر تساهم بالداتا أو تقترح تحسينات. ✉️

🐫 صنع بفخر 
نموذج عربي 100% من المجتمع.. للمجتمع.
لا خوارزميات غربية، ولا ترجمة حرفية — فقط سحر الحروف العربية ✨🖋️
Downloads last month
7
Safetensors
Model size
0.1B params
Tensor type
F32
·
Inference Providers NEW
This model isn't deployed by any Inference Provider. 🙋 Ask for provider support

Model tree for iko-01/IKOARABIC

Finetuned
(22)
this model