Instructions to use evilfreelancer/dostoevsky_doesnt_write_it_gpt2 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use evilfreelancer/dostoevsky_doesnt_write_it_gpt2 with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="evilfreelancer/dostoevsky_doesnt_write_it_gpt2")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("evilfreelancer/dostoevsky_doesnt_write_it_gpt2") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("evilfreelancer/dostoevsky_doesnt_write_it_gpt2") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps
- vLLM
How to use evilfreelancer/dostoevsky_doesnt_write_it_gpt2 with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "evilfreelancer/dostoevsky_doesnt_write_it_gpt2" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "evilfreelancer/dostoevsky_doesnt_write_it_gpt2", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker
docker model run hf.co/evilfreelancer/dostoevsky_doesnt_write_it_gpt2
- SGLang
How to use evilfreelancer/dostoevsky_doesnt_write_it_gpt2 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 "evilfreelancer/dostoevsky_doesnt_write_it_gpt2" \ --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": "evilfreelancer/dostoevsky_doesnt_write_it_gpt2", "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 "evilfreelancer/dostoevsky_doesnt_write_it_gpt2" \ --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": "evilfreelancer/dostoevsky_doesnt_write_it_gpt2", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }' - Docker Model Runner
How to use evilfreelancer/dostoevsky_doesnt_write_it_gpt2 with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/evilfreelancer/dostoevsky_doesnt_write_it_gpt2
Model: Dostoevsky Doesnt Write It
The following was used as initial data:
- K7chyp/DostoevskyDoesntWriteIt
- Archive with digitized books by F.M. Dostoevsky
- Model ruGPT3small
The model was trained for five epochs, resulting in a model file of approximately 600 megabytes in size.
Scripts can be found here.
Few examples
Москва, 19 июня /<18>69. <…> У меня, например, есть один приятель, очень умный человек, но которого я непонимаю. Он
говорит мне: –Знаете, Лев Николаич, я давно уже вас презирал, но вы, как человек умный, меня никогда не могли обидеть…
Однажды вечером, за обедом, я вдруг увидал, что у меня как будто все лицо изменяется: глаза смыкались, губы двигались;
нос тоже становился тоньше и суше, глаза сверкали и сверкали,– точно я что‑то предчувствовал и предугадывал. Я тотчас
же подошел к нему, поздоровался с ним, но он не ответил мне и только молча указал мне на стул, где я сидел. Я сел и
тотчас же опять начал его разглядывать. Он тотчас же потупил глаза и с минуту сидел неподвижно.
Меж тем он стал меня допрашивать. –Ну, что же?– сказал я ему,– что же? –А вот-с, что же-с!– отвечал он,– что же-с,
что ж? –А вот что, Марья Александровна, что ж?– сказал я, немного покраснев от гнева,– что ж, что же? что же? –Ах,
боже мой! Да ведь это все пустяки-с.
Links
- Downloads last month
- 982