Instructions to use akineAItech/kagemusya-7B-v1.5 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use akineAItech/kagemusya-7B-v1.5 with Transformers:

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

pipe = pipeline("text-generation", model="akineAItech/kagemusya-7B-v1.5")

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("akineAItech/kagemusya-7B-v1.5")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("akineAItech/kagemusya-7B-v1.5")

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps

vLLM

How to use akineAItech/kagemusya-7B-v1.5 with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "akineAItech/kagemusya-7B-v1.5"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "akineAItech/kagemusya-7B-v1.5",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/akineAItech/kagemusya-7B-v1.5

SGLang

How to use akineAItech/kagemusya-7B-v1.5 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 "akineAItech/kagemusya-7B-v1.5" \
    --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": "akineAItech/kagemusya-7B-v1.5",
		"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 "akineAItech/kagemusya-7B-v1.5" \
        --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": "akineAItech/kagemusya-7B-v1.5",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'

Docker Model Runner
How to use akineAItech/kagemusya-7B-v1.5 with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/akineAItech/kagemusya-7B-v1.5
```

kagemusya-7B-v1.5

このモデルは、Ninja-V3をベースにおよそ1GBのWeb小説などからトレーニングした小説生成モデルです。
元来のチャット能力は最低限レベルに低下しましたが、小説の続きを書かせるといった用途に適しています。データセットの改良により小説の流れが単調になりにくくなりました。 vicuna-1.1テンプレートを使うことでチャットすることもできます。

変更点

データセットの構造を変更しました。詳しくは後日公開します

応用的な使い方

小説の冒頭に

あらすじ:『作りたい物語のあらすじ』

ジャンル：『学園モノ、異世界転生、ハーレムetc..』

のような語句を書いておくとAIは気持ちその方向に小説を書いてくれるような気がします。
　（書式はある程度融通が効きます）

基本的にははAI〇〇りすとっぽく使えると思います。　
（実際そこのノウハウがある程度動きます。）

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Safetensors

Model size

7B params

Tensor type

F16