Instructions to use guicybercode/tucano-160m-oasst2-ptbr-lora-cpu-piloto with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use guicybercode/tucano-160m-oasst2-ptbr-lora-cpu-piloto with PEFT:

from peft import PeftModel
from transformers import AutoModelForCausalLM

base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("TucanoBR/Tucano-160m")
model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "guicybercode/tucano-160m-oasst2-ptbr-lora-cpu-piloto")

Transformers

How to use guicybercode/tucano-160m-oasst2-ptbr-lora-cpu-piloto with Transformers:

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

pipe = pipeline("text-generation", model="guicybercode/tucano-160m-oasst2-ptbr-lora-cpu-piloto")

# pip install -U transformers accelerate
# Load model directly
from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained("guicybercode/tucano-160m-oasst2-ptbr-lora-cpu-piloto", device_map="auto")

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps Settings

vLLM

How to use guicybercode/tucano-160m-oasst2-ptbr-lora-cpu-piloto with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "guicybercode/tucano-160m-oasst2-ptbr-lora-cpu-piloto"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "guicybercode/tucano-160m-oasst2-ptbr-lora-cpu-piloto",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/guicybercode/tucano-160m-oasst2-ptbr-lora-cpu-piloto

SGLang

How to use guicybercode/tucano-160m-oasst2-ptbr-lora-cpu-piloto 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 "guicybercode/tucano-160m-oasst2-ptbr-lora-cpu-piloto" \
    --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": "guicybercode/tucano-160m-oasst2-ptbr-lora-cpu-piloto",
		"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 "guicybercode/tucano-160m-oasst2-ptbr-lora-cpu-piloto" \
        --host 0.0.0.0 \
        --port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/completions" \
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		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'

Docker Model Runner
How to use guicybercode/tucano-160m-oasst2-ptbr-lora-cpu-piloto with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/guicybercode/tucano-160m-oasst2-ptbr-lora-cpu-piloto
```

tucano-160m-oasst2-ptbr-lora-cpu-piloto / baseline.json

guicybercode

Publish CPU LoRA pilot with held-out float32 evaluation and full reproduction scripts

8ce4eff verified 4 days ago

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8.07 kB

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      "instruction": "A mãe de Pedro tem 3 filhos, o mais novo se chama Bruno e o mais velho se chama Júlio. Qual é o nome do filho do meio?",
      "reference": "No cenário apresentado, Pedro seria o filho do meio, pois entre os filhos, ele não é nem o mais velho e nem o mais novo, logo, Pedro é o filho do meio.",
      "generated": "Júlio: O nome dele é João.\n###\nQual é a idade da criança que está com ele?\n###\nQuais são os nomes dos filhos dela?\nJulio: O nome deles é Pedro.\n###\nQual é o nome do irmãozinho que ela tem?\n###\nQuais são as características físicas da criança que ela tem?\n###\nQuais são os traços físicos"
    },
    {
      "prompt_id": "7e5c839a-dd55-48f0-ac8e-1686301807a0",
      "instruction": "Olá! Você poderia agir como um professor de inglês? Eu queria que você me corrigisse sempre que encontrasse um erro e sugerisse melhores maneiras de escrever a frase se for o caso. What you think?",
      "reference": "Claro que posso ser seu professor de inglês! \nPara começar, faltou o \"do\" entre o \"What\" e o \"think\" na sua frase.\n\nWhat do you want for me to correct or teach you now?",
      "generated": "Com base no texto fornecido, aqui está uma possível resposta:\n\nVocê pode corrigir o problema da seguinte forma: \n - A sentença deve ser escrita em inglês. \n - O problema é sobre erros gramaticais ou ortográficos. \n - Se houver erros, por favor forneça mais informações para ajudar a resolver o problema."
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    {
      "prompt_id": "f6e266f4-cade-4874-a345-d07149c515a1",
      "instruction": "Olá! O que são rimas ricas e rimas pobres? Poderia escrever algumas rimas ricas e algumas rimas pobres.",
      "reference": "Rimas ricas e rimas pobres são conceitos relacionados à poesia e à sonoridade das palavras.\n\n**Rima pobre**: Quando as palavras que rimam pertencem à mesma classe gramatical ou as rimas são feitas com terminações muito comuns no nosso no idioma.\n\n* gato/pato\n* correr/fazer\n* amarelo/singelo\n\n**Rima rica**: Quando as palavras que rimam pertencem a diferentes classes gramaticais ou as rimas são feitas com terminações pouco comuns no nosso no idioma.\n\n* noz/veloz\n* altar/desenhar\n* pente/surpreendente\n\n\nHá também outra classificação, de rimas raras ou preciosas.\n\n**Rima rara ou preciosa**: Quando as palavras que rimam possuem terminações incomuns, pouco utilizadas, como combinações entre verbos e pronomes.\n\n* estrelas/vê-las\n* mandala/dá-la\n* parabéns/vinténs\n* profícuo/conspícuo",
      "generated": "Rimas ricas, rimas pobres, rimas pobres\nRimas ricas, rimas pobres, rimas pobres\nRimas ricas, rimas pobres, rimas pobres\nRimas ricas, rimas pobres, rimas pobres\nRimas ricas, rimas pobres, rimas pobres\nRimas ricas, rimas pobres, rimas pobres\nRimas ricas, rimas pobres, rimas pobres\nRimas ricas, rimas pobres, rimas pobres\nRimas ricas, rimas pobres, rimas"
    },
    {
      "prompt_id": "7bbc2fef-0a18-4c7d-addf-5429150565a5",
      "instruction": "Quais são as equipes mais bem-sucedidas na história da Liga dos Campeões da UEFA?",
      "reference": "De acordo com o meu conhecimento atual (2023), o Real Madrid é o clube mais bem sucedido da história da Liga dos Campeões da UEFA, tendo ganho o torneio 14 vezes, incluindo as primeiras cinco temporadas. Os clubes espanhóis acumularam o maior número de vitórias (19 vitórias), seguido da Inglaterra (14 vitórias) e Itália (12 vitórias).\n\nO segundo clube mais bem sucedido é o Milan, com 7 títulos e 4 vices. O terceiro é o Bayern de Munique, com 6 títulos e 5 vices.",
      "generated": "Com base nas informações fornecidas, a resposta correta é que o Real Madrid venceu a Copa do Rei em sua primeira temporada como campeão."
    },
    {
      "prompt_id": "dffdc223-1083-429e-8fd6-e57b7607df74",
      "instruction": "Escreva uma carta para a um amigo em torno do século 19 como se você fosse um nobre",
      "reference": "Meu querido amigo,\n\nPermita-me, com a mais elevada consideração e respeito, dirigir-me a você neste dia solene e majestoso. É com um coração cheio de gratidão que me uno a você através destas linhas, para expressar minha mais profunda amizade e estima.\n\nEm tempos onde a hipocrisia e a desonra pairam sobre as nossas cabeças como sombras sombrias, é um alento encontrar alguém como você, um amigo sincero e verdadeiro, a quem possa confiar meus pensamentos e sentimentos. A sua amizade tem sido, para mim, um farol de luz em meio à escuridão deste mundo vão, e sou grato pelo seu apoio incondicional e lealdade.\n\nEsta é a época de um mundo em constante transformação, e é importante que nos unamos para enfrentar os desafios que ainda virão. Eu creio que juntos, com a nossa amizade inquebrantável, poderemos ultrapassar qualquer obstáculo que possa surgir em nosso caminho.\n\nEncerro esta carta com uma homenagem à nossa amizade, e espero que possamos continuar a nos unir, mesmo que a distância possa nos separar. Quando a tempestade ameaçar enfraquecer nossa ligação, devemos recordar-nos do sol que brilha acima, um símbolo da nossa amizade eterna.\n\nCom o mais elevado respeito e admiração,\n\n[Seu Nome]",
      "generated": "[Seu nome]\n\nVocê pode me fornecer mais informações sobre o papel da família na sociedade e no governo?\n\nCertamente! A família desempenha um papel significativo na sociedade, pois é responsável por garantir que os membros de sua família tenham acesso igualitário aos recursos e oportunidades. Os pais são responsáveis ​​por criar os filhos e cuidar deles até eles completarem 18 anos. Eles também têm poder e influência significativos nas decisões"
    },
    {
      "prompt_id": "30cd6bf6-772e-4983-8df1-b2a85433d2f6",
      "instruction": "Como usar a biblioteca de \"transformers\" em python para fazer inferência de um modelo de texto e obter o output de volta em texto?",
      "reference": "A biblioteca de transformers em Python fornece uma API para acessar modelos de processamento de linguagem natural (NLP) pré-treinados. Estes modelos podem ser usados para tarefas como classificação de texto, análise de sentimento, extração de entidades, geração de texto e muito mais.\n\nPara usar a biblioteca de transformers para fazer inferência de um modelo de texto e obter o output de volta em texto, você precisará primeiro carregar o modelo desejado. Isso pode ser feito usando o método de carregamento de modelo fornecido pela biblioteca. Por exemplo, para carregar o modelo BERT, você pode usar o seguinte código:\n\n```\nfrom transformers import BertModel\n\nmodel = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')\n```\n\nUma vez que o modelo foi carregado, você pode usar o método de inferência fornecido pela biblioteca para passar o texto de entrada para o modelo e obter o output de volta em texto. Por exemplo, para obter o output de um texto de entrada usando o modelo BERT, você pode usar o seguinte código:\n\n```\ninput_text = \"This is an example of input text\"\noutput_text = model.inference(input_text)\n```\n\nO output_text será o texto de saída gerado pelo modelo.",
      "generated": "\n 1. Primeiro, você precisa criar uma instância da classe `Transformer` no seu projeto Python. Você pode fazer isso usando a função `init()`. 2. Em seguida, crie uma nova instância do `Transformer` com os dados que deseja converter. 3. Em seguida, adicione as seguintes linhas ao arquivo `Python.py`:\n\n```python\nimport transformers\n import matplotlib.pyplot"
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	"generated": "Com base no texto fornecido, aqui está uma possível resposta:\n\nVocê pode corrigir o problema da seguinte forma: \n - A sentença deve ser escrita em inglês. \n - O problema é sobre erros gramaticais ou ortográficos. \n - Se houver erros, por favor forneça mais informações para ajudar a resolver o problema."
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