How to use from
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 "jerteh/gpt2-orao" \
    --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": "jerteh/gpt2-orao",
		"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 "jerteh/gpt2-orao" \
        --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": "jerteh/gpt2-orao",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'
Quick Links

gpt2-orao — Najveći generativni model za srpski jezik.

  • Generiše novi tekst, ili nastavlja započeti tekstualni unos
  • Zasnovan na GPT2-large arhitekturi, 810 miliona parametara
  • Obučavan na korpusu srpskog jezika veličine 4 milijarde tokena
  • Jednaka podrška unosa i na ćirilici i na latinici!

Upotreba

>>> from transformers import pipeline, set_seed
>>> generator = pipeline('text-generation', model='jerteh/gpt2-orao')
>>> set_seed(23)
>>> generator("", max_length=30, num_return_sequences=5)
[{'generated_text': 'Ja, međutim, ne idem na Adu - kaže Miodrag.'},
{'generated_text': 'Domaćinstvo se nalazilo na mestu zvanom Kulina (ranije Kulina Vakuf) i bilo je jedno od najvećih i naj'},
{'generated_text': 'Regionalne razlike se uglavnom odnose na geografski položaj, geografsko-geografski položaj i ekonomsku razvijenost.'},
{'generated_text': 'Od tada do danas Srbija ne stoji na nogama'},
{'generated_text': 'Iz tog razloga, na ovaj način se postiže bolja efikasnost rada, odnosno smanjuje se vreme potrebno za sprovođenje simulacije.'}]

Pored navedenih, model je obučavan i na ostalim korpusima Društva za jezičke resurse i tehnologije, uključujući korpuse savremenog srpskog jezika: SrpKor2013 i SrpKor2021, kao i korpus PDRS 1.0 razvijen od strane Instituta za Srpski jezik SANU.

U slučaju potrebe za manjim modelom, pogledajte gpt2-vrabac — manji model obučen na istom korpusu.

Autor
Mihailo Škorić
Computation
Nacionalna AI platforma
Data
JeRTeh

Citiranje

@article{skoric24modeli,
  author    = {Mihailo \vSkori\'c},
  title     = {Novi jezi\vcki modeli za srpski jezik},
  journal   = {Infoteka},
  volume    = {24},
  issue     = {1},
  year      = {2024},
  publisher = {Zajednica biblioteka univerziteta u Srbiji, Beograd},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2402.14379}
}
Downloads last month
587
Safetensors
Model size
0.8B params
Tensor type
F32
·
BOOL
·
Inference Providers NEW
This model isn't deployed by any Inference Provider. 🙋 Ask for provider support

Model tree for jerteh/gpt2-orao

Finetunes
3 models

Datasets used to train jerteh/gpt2-orao

Spaces using jerteh/gpt2-orao 2

Paper for jerteh/gpt2-orao