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text-generation-inference
How to use from
SGLangUse 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 "Loewolf/GPT_1.2" \
--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": "Loewolf/GPT_1.2",
"prompt": "Once upon a time,",
"max_tokens": 512,
"temperature": 0.5
}'Quick Links
Modell
Das Modell ist perfekt für Fine Tuning um es zu verbessern. Es wurde mit 45 epochs trainiert. Das besseres Modell als GPT_1
Training
Das Modell wurde mit 45 Epochen Trainiert und die KI kennt wirklich bisschen mehr als GPT_1 Modell.Beispiele
Beispiel 1: Ohne system prompt
Hallo, wie geht es dir?AI:Gut, danke. was kannst du? Ich bin auf (Hotline) D er w is che mie. Wie geht es dir l,m,N m ah?
Beispiel 2: Mit system prompt
System:Du bist GPT und du versuchst gute antwort zu geben.Hallo, wie geht es dir?
AI:mir geht es gut, danke! Was kannst du? Ich als sprachmann verfügen über ein sehr
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Install from pip and serve model
# Install SGLang from pip: pip install sglang# Start the SGLang server: python3 -m sglang.launch_server \ --model-path "Loewolf/GPT_1.2" \ --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": "Loewolf/GPT_1.2", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'