Instructions to use akineAItech/Jeneri-SAMA-6B with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use akineAItech/Jeneri-SAMA-6B with Transformers:

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

pipe = pipeline("text-generation", model="akineAItech/Jeneri-SAMA-6B")

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("akineAItech/Jeneri-SAMA-6B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("akineAItech/Jeneri-SAMA-6B")

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps

vLLM

How to use akineAItech/Jeneri-SAMA-6B with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "akineAItech/Jeneri-SAMA-6B"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "akineAItech/Jeneri-SAMA-6B",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/akineAItech/Jeneri-SAMA-6B

SGLang

How to use akineAItech/Jeneri-SAMA-6B 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/Jeneri-SAMA-6B" \
    --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/Jeneri-SAMA-6B",
		"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/Jeneri-SAMA-6B" \
        --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/Jeneri-SAMA-6B",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'

Docker Model Runner
How to use akineAItech/Jeneri-SAMA-6B with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/akineAItech/Jeneri-SAMA-6B
```

japanese-novel-gpt-j-6b https://huggingface.co/AIBunCho/japanese-novel-gpt-j-6b" に合計216個の評価の高いなろう小説、青空文庫、ウィキペディアなどの文章をQLoRA学習させた小説生成用モデルです。以下のインストラクションテンプレートを使用することで物語の方向を誘導することができます。2021年までの情報なら知っている様です。

### ジャンル: 
{なろうの大ジャンル（空白でも可）}

### キーワード: 
{キーワード（", "で区切る）}

### 本文: 
{output}

例えば、Wikipediaを出させたいときは、ジャンルに”Wikipedia記事”と入力してください。また、'### キーワード: /n{キーワード（", "で区切る）}/n/n'の後にキャラの情報や物語の展開を入力することで方向性を制御できます。

（注意）あくまでプロトタイプであり、どの様な挙動をするかなど全く検証されていません。ご了承ください。スペシャルトークンを間違えたので、文中に<|endoftext|>が出現します。禁止文字に指定してください。延々と文を出力するので、最大トークン数に制限をかけた方がいいです。

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Safetensors

Model size

6B params

Tensor type

F16