Instructions to use zlsl/l_warhammer3 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use zlsl/l_warhammer3 with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="zlsl/l_warhammer3")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("zlsl/l_warhammer3") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("zlsl/l_warhammer3") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps
- vLLM
How to use zlsl/l_warhammer3 with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "zlsl/l_warhammer3" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "zlsl/l_warhammer3", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker
docker model run hf.co/zlsl/l_warhammer3
- SGLang
How to use zlsl/l_warhammer3 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 "zlsl/l_warhammer3" \ --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": "zlsl/l_warhammer3", "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 "zlsl/l_warhammer3" \ --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": "zlsl/l_warhammer3", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }' - Docker Model Runner
How to use zlsl/l_warhammer3 with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/zlsl/l_warhammer3
Генерация текстов по вселенной Warhammer40k на русском языке. Датасет ~1.2 Гб текстов по вселенной.
Для пользователей text-generation-webui
В инструменте поломана работа с GPT-2, GPTJ, GPT-NEO и аналогичными модлями, неверно загружается токенизер.
Ошибка такая:
eos_token_id = eos_token_id[0] IndexError: list index out of range
Исправляется легко, в файл modules/models.py в функцию load_tokenizer() надо добавить строчку
tokenizer.eos_token_id = 2
перед
return tokenizer
И в этот миг я увидел, как из темноты появилась фигура человека с мечом и щитом. Он был облачен в черное одеяние, а на его лице красовалась маска смерти. Я узнал его — это был тот самый воин-призрак, который спас меня от огня варпа. Его лицо было скрыто под капюшоном, но я мог разглядеть черты воина: он носил маску, которая была похожа на черепную коробку.
— Ты опоздал, брат мой, — произнес призрак голосом, похожим на скрежет металла по стеклу. — Ты не должен был приходить сюда.
Я попытался ответить ему, но слова застряли у меня во рту. В моем разуме всплыла картина того, что произошло со мной после возвращения в реальность. Мне вспомнились все мои страхи и сомнения, которые я испытывал перед лицом этого существа. И теперь я понял, почему оно так сильно отличалось от всех остальных воинов ордена. Оно выглядело таким же сильным и уверенным в себе, каким я видел себя в воспоминаниях о своем первом посещении этой комнаты. Но при этом мне показалось, что его облик изменился. Воин выглядел более старым и уставшим, чем когда бы то ни было за всю мою жизнь. На нем были доспехи цвета слоновой кости, украшенные золотом и серебром. Из нагрудника торчал меч, рукоять которого оканчивалась двумя шипами. А на груди виднелся символ, похожий на голову орка.
В зал ворвался Абаддон.
- Что происходит? — спросил он, не обращая внимания на остальных воинов своего Легиона.
— Я хочу знать! — рявкнул Абаддон и повернулся к своему брату-капитану: — Что ты видишь?
Абаддон указал на стену зала. В ней зияла огромная дыра, сквозь которую пробивался свет. Он был настолько ярким, что даже в центре помещения его было видно невооруженным глазом.
— Это портал, брат мой, — сказал Абаддон. — Мы должны идти туда.
Он повел своих братьев вперед по коридору, который вел из тронного зала.
— Стойте здесь, братья мои, — приказал Абаддон. — Я иду первым.
Оба воина шагнули через дыру в стене и оказались в огромном зале с высоким потолком. Здесь царил полумрак, но Абаддон разглядел множество статуй, изображавших героев древности. Они стояли рядами вдоль стен, а их доспехи были покрыты пылью веков. Вдоль одной стены тянулся длинный ряд скамей, а у противоположной стены стоял огромный стол, заваленный свитками пергамента. На столе лежали карты, которые Абаддон взял со стола.
- Downloads last month
- 7