llm-jp/hh-rlhf-12k-ja
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How to use eliashasnat/phi-3 with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-generation", model="eliashasnat/phi-3", 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("eliashasnat/phi-3", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("eliashasnat/phi-3", trust_remote_code=True)
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]:]))How to use eliashasnat/phi-3 with vLLM:
# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "eliashasnat/phi-3"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "eliashasnat/phi-3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "What is the capital of France?"
}
]
}'docker model run hf.co/eliashasnat/phi-3
How to use eliashasnat/phi-3 with SGLang:
# Install SGLang from pip:
pip install sglang
# Start the SGLang server:
python3 -m sglang.launch_server \
--model-path "eliashasnat/phi-3" \
--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": "eliashasnat/phi-3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "What is the capital of France?"
}
]
}'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 "eliashasnat/phi-3" \
--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": "eliashasnat/phi-3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "What is the capital of France?"
}
]
}'How to use eliashasnat/phi-3 with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/eliashasnat/phi-3
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
"ryota39/Phi-3-mini-4k-instruct-dpo",
trust_remote_code=True,
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"ryota39/Phi-3-mini-4k-instruct-dpo",
device_map="auto",
torch_dtype='auto',
trust_remote_code=True,
)
text = "<|user|>\n与えられた質問に対して英語で思考し、日本語で答えてください。東京の観光地を教えてください。\n<|end|>\n<|assistant|>\n"
tokenized_input = tokenizer.encode(
text,
add_special_tokens=False,
return_tensors="pt"
).to(model.device)
with torch.no_grad():
output = model.generate(
tokenized_input,
max_new_tokens=500,
do_sample=True,
top_p=0.95,
temperature=0.8,
repetition_penalty=1.0
)[0]
print(tokenizer.decode(output))
<|user|> 与えられた質問に対して英語で思考し、日本語で答えてください。東京の観光地を教えてください。
<|end|><|assistant|> 東京には様々な観光地がありますが、代表的なものとして以下のようなものがあります。
1. 浅草寺(あさくさじ) - 歴史ある寺院で、浅草の様々な景観や、人々が集まる場所です。
2. 東京タワー - 日本の象徴的な電波塔であり、東京の景色を眺めるのに最適な場所です。
3. 皇居(こうこく) - 日本の皇族が住んでいる皇居で、日本の歴史を感じられる郊外もあります。
4. 渋谷スクランブル交差点 - 日本のトレンドを象徴するスクランブル交差点で、最新のストリートファッションやアートを見ることができます。
5. 渋谷の百 ár - 若者の雰囲気を感じられるショップ街で、最新のグッズを見つけることができます。
これらは東京を象徴する一部の観光地ですが、他にもたくさんの観光地がありますので、ご興味のある場所をご確認ください。<|end|>