Text Generation
Transformers
Safetensors
Polish
gpt2
polish
base-model
from-scratch
amd-rocm
text-generation-inference
Instructions to use Maggio33/GoLLeM-110M-PL with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use Maggio33/GoLLeM-110M-PL with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="Maggio33/GoLLeM-110M-PL")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Maggio33/GoLLeM-110M-PL") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Maggio33/GoLLeM-110M-PL", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- vLLM
How to use Maggio33/GoLLeM-110M-PL with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "Maggio33/GoLLeM-110M-PL" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "Maggio33/GoLLeM-110M-PL", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker
docker model run hf.co/Maggio33/GoLLeM-110M-PL
- SGLang
How to use Maggio33/GoLLeM-110M-PL 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 "Maggio33/GoLLeM-110M-PL" \ --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": "Maggio33/GoLLeM-110M-PL", "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 "Maggio33/GoLLeM-110M-PL" \ --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": "Maggio33/GoLLeM-110M-PL", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }' - Docker Model Runner
How to use Maggio33/GoLLeM-110M-PL with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Maggio33/GoLLeM-110M-PL
model card: autor = Arkadiusz Słota
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -56,5 +56,6 @@ print(tok.decode(out[0].tolist()[1:], skip_special_tokens=True))
|
|
| 56 |
- Kontekst 512 tokenów. Brak filtrów bezpieczeństwa na wyjściu.
|
| 57 |
- **Dane osobowe / PII:** może generować prawdopodobnie brzmiące imiona/nazwiska/adresy = KONFABULACJE (nie dane konkretnych, identyfikowalnych osób). Kontaktowe PII (telefon/e-mail/PESEL) było scrubowane w korpusie -> model zwraca tagi [Telefon]/[PII] zamiast realnych danych (zweryfikowane empirycznie). Brak filtra output-safety — weryfikacja wyjścia po stronie użytkownika.
|
| 58 |
|
| 59 |
-
##
|
| 60 |
-
|
|
|
|
|
|
| 56 |
- Kontekst 512 tokenów. Brak filtrów bezpieczeństwa na wyjściu.
|
| 57 |
- **Dane osobowe / PII:** może generować prawdopodobnie brzmiące imiona/nazwiska/adresy = KONFABULACJE (nie dane konkretnych, identyfikowalnych osób). Kontaktowe PII (telefon/e-mail/PESEL) było scrubowane w korpusie -> model zwraca tagi [Telefon]/[PII] zamiast realnych danych (zweryfikowane empirycznie). Brak filtra output-safety — weryfikacja wyjścia po stronie użytkownika.
|
| 58 |
|
| 59 |
+
## Autor
|
| 60 |
+
|
| 61 |
+
Arkadiusz Słota
|