Instructions to use henriqueimoveis/Echoes-0 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use henriqueimoveis/Echoes-0 with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="henriqueimoveis/Echoes-0", trust_remote_code=True)# Load model directly from transformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("henriqueimoveis/Echoes-0", trust_remote_code=True, dtype="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps
- vLLM
How to use henriqueimoveis/Echoes-0 with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "henriqueimoveis/Echoes-0" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "henriqueimoveis/Echoes-0", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker
docker model run hf.co/henriqueimoveis/Echoes-0
- SGLang
How to use henriqueimoveis/Echoes-0 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 "henriqueimoveis/Echoes-0" \ --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": "henriqueimoveis/Echoes-0", "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 "henriqueimoveis/Echoes-0" \ --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": "henriqueimoveis/Echoes-0", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }' - Docker Model Runner
How to use henriqueimoveis/Echoes-0 with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/henriqueimoveis/Echoes-0
Echoes-0
henriqueimoveis/Echoes-0 é a primeira publicação do Echoes.
O que e isso
Esse modelo foi treinado do zero em PT-BR como um projeto pessoal/experimental.
O checkpoint publicado aqui vem de checkpoints/echoes_ptbr_hammer_4060.pt.
Arquitetura
- Parametros aproximados: 134.30M
- Camadas: 12
- Heads: 12
- Embedding: 768
- Contexto: 256 tokens
- Vocabulario: 32000
- Tokenizer: BPE proprio em PT-BR
Dados
Mistura principal usada neste checkpoint:
Madras1/corpus-ptbr-v1dominguesm/Canarim-Instruct-PTBR-Datasetrishiraj/portuguesechat
Dataset mix salvo no checkpoint: sft-heavy.
Status
Esse é um modelo experimental publicado para marcar a existencia do projeto. Ele pode responder bem em alguns casos e falhar feio em outros.
Como usar
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
repo_id = "henriqueimoveis/Echoes-0"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(repo_id, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(repo_id, trust_remote_code=True)
prompt = "Usuario: Oi, Echoes. Quem e voce?\nEchoes:"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=80, temperature=0.9, top_p=0.95)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
Metadados do checkpoint
- Step salvo: 8028
- Melhor val loss historico: 3.603450618684292
- Tokenizer BOS/EOS/PAD:
<s>/</s>/<pad>
- Downloads last month
- 155