Not-For-All-Audiences

Instructions to use Novaciano/Belphegor-3.2-1B with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use Novaciano/Belphegor-3.2-1B with Transformers:

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

pipe = pipeline("text-generation", model="Novaciano/Belphegor-3.2-1B")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe(messages)

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMultimodalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Novaciano/Belphegor-3.2-1B")
model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained("Novaciano/Belphegor-3.2-1B")
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]:]))

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps Settings

vLLM

How to use Novaciano/Belphegor-3.2-1B with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "Novaciano/Belphegor-3.2-1B"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "Novaciano/Belphegor-3.2-1B",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/Novaciano/Belphegor-3.2-1B

SGLang

How to use Novaciano/Belphegor-3.2-1B 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 "Novaciano/Belphegor-3.2-1B" \
    --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": "Novaciano/Belphegor-3.2-1B",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

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 "Novaciano/Belphegor-3.2-1B" \
        --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": "Novaciano/Belphegor-3.2-1B",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Docker Model Runner
How to use Novaciano/Belphegor-3.2-1B with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/Novaciano/Belphegor-3.2-1B
```
Browse Quantizations to use this model in llama.cpp, Ollama, LM Studio, or any compatible app.

Belphegor 3.2 1B

...demonio de los descubrimientos ingeniosos e inventos.

A menudo toma el cuerpo de una mujer joven.

Proporciona riquezas.

Los moabitas, quienes lo llamaban Baalfegor, lo adoraron en el monte Fegor.

Algunos rabinos dicen que era honrado en la letrina y que le ofrecian el residuo de digestión, del cual era merecedor.

Es por esta razón que ciertos eruditos ven en Belphégor al dios Crepilus y otros argumentan que es Príapo.

Selden, citado por Banier, afirma que le ofrecían víctimas humanas, cuya carne era devorada por sus sacerdotes.

Wierus comenta que él es un demonio que siempre tiene la boca abierta; observación que, sin duda, se debe a Pégor, que significa, según Leloyer, grieta o hendidura, porque a veces era adorado en cuevas y le arrojaban ofrendas por sus aberturas.

• Diccionario infernal, ed. 1863, s. v. Belphegor •

Características de la mezcla

La mezcla está compuesta por tres de los mejores modelos sin censura.

Configuración

La siguiente configuración YAML es la usada para producir este modelo:

models:
- model: diabolic6045/open-llama-3.2-1B-Instruct
- model: xdrshjr/llama3.2_1b_uncensored_5000_8epoch_lora
- model: huihui-ai/Llama-3.2-1B-Instruct-abliterated
base_model: diabolic6045/open-llama-3.2-1B-Instruct
merge_method: model_stock
dtype: bfloat16
parameters:
  t: [0, 0.5, 1, 0.5, 0]

Downloads last month: 2

Safetensors

Model size

1B params

Tensor type

BF16

Model tree for Novaciano/Belphegor-3.2-1B

diabolic6045/open-llama-3.2-1B-Instruct

huihui-ai/Llama-3.2-1B-Instruct-abliterated

xdrshjr/llama3.2_1b_uncensored_5000_8epoch_lora

Merge model

this model

Quantizations

1 model