Instructions to use 2121-8/TinySlime-1.1B-v1.0 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use 2121-8/TinySlime-1.1B-v1.0 with Transformers:

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

pipe = pipeline("text-generation", model="2121-8/TinySlime-1.1B-v1.0")

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("2121-8/TinySlime-1.1B-v1.0")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("2121-8/TinySlime-1.1B-v1.0")

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vLLM

How to use 2121-8/TinySlime-1.1B-v1.0 with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "2121-8/TinySlime-1.1B-v1.0"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "2121-8/TinySlime-1.1B-v1.0",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/2121-8/TinySlime-1.1B-v1.0

SGLang

How to use 2121-8/TinySlime-1.1B-v1.0 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 "2121-8/TinySlime-1.1B-v1.0" \
    --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": "2121-8/TinySlime-1.1B-v1.0",
		"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 "2121-8/TinySlime-1.1B-v1.0" \
        --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": "2121-8/TinySlime-1.1B-v1.0",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'

Docker Model Runner
How to use 2121-8/TinySlime-1.1B-v1.0 with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/2121-8/TinySlime-1.1B-v1.0
```
Browse Quantizations to use this model in llama.cpp, Ollama, LM Studio, or any compatible app.

TinySlime-1.1B-v1.0

TinySlime は日本語に特化した小規模言語モデルです。

モデルの一覧

このモデルのフルチューニングは、Axolotl を使用して行われました。

モデル概要

2121-8/TinySlime-1.1B-v1.0 は、TinyLlama/TinyLlama-1.1B-intermediate-step-1431k-3T をベースモデルとし、augmxnt/shisa-pretrain-en-ja-v1 の学習データを使用してトレーニングされたモデルです。本モデルは、5.5B のトークンで学習されました。このモデルは、スマートフォン、NVIDIA Jetson などの組み込みで動かすことを想定し作成されました。

ベースモデル: TinyLlama/TinyLlama-1.1B-intermediate-step-1431k-3T
学習データセット: augmxnt/shisa-pretrain-en-ja-v1
学習トークン: 55 億

使用方法

インストール

このモデルを使用するには、Hugging Face のtransformersライブラリをインストールする必要があります

pip install -U transformers

モデルの読み込み

transformersライブラリを使用してモデルを読み込むことができます

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "2121-8/TinyLlama-v1.0"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

テキスト生成

以下の例では、読み込んだモデルを使用してテキストを生成する方法を示します

input_text = "西郷隆盛は明治時代の"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

# テキストを生成
outputs = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1)
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(generated_text)

謝辞

このモデルは、TinyLlama プロジェクトの成果に基づいて構築され、augmxnt/shisa-pretrain-en-ja-v1データセットを使用して学習されました。また、このモデルの開発にあたり、Axolotl のサポートとツールを利用しました。 NLP コミュニティへの貢献に感謝します。

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Safetensors

Model size

1B params

Tensor type

BF16

Model tree for 2121-8/TinySlime-1.1B-v1.0

Quantizations

1 model

Dataset used to train 2121-8/TinySlime-1.1B-v1.0

Collection including 2121-8/TinySlime-1.1B-v1.0

TinySlime-1.1B-v1.0

Collection

2 items • Updated Jul 2, 2024 • 1