Instructions to use eliashasnat/phi-3 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use eliashasnat/phi-3 with Transformers:

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

pipe = pipeline("text-generation", model="eliashasnat/phi-3", trust_remote_code=True)
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe(messages)

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("eliashasnat/phi-3", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("eliashasnat/phi-3", trust_remote_code=True, device_map="auto")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
	messages,
	add_generation_prompt=True,
	tokenize=True,
	return_dict=True,
	return_tensors="pt",
).to(model.device)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=40)
print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:]))

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps Settings

vLLM

How to use eliashasnat/phi-3 with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "eliashasnat/phi-3"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "eliashasnat/phi-3",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/eliashasnat/phi-3

SGLang

How to use eliashasnat/phi-3 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 "eliashasnat/phi-3" \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "eliashasnat/phi-3",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

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 "eliashasnat/phi-3" \
        --host 0.0.0.0 \
        --port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "eliashasnat/phi-3",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Docker Model Runner
How to use eliashasnat/phi-3 with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/eliashasnat/phi-3
```

phi-3 / README.md

Elias Hasnat

initial update

f175443 about 2 years ago

preview code

Raw

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2.63 kB

metadata

library_name: transformers
tags:
  - dpo
license: mit
datasets:
  - llm-jp/hh-rlhf-12k-ja
language:
  - ja

モデル

ベースモデル：microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct
学習データセット：llm-jp/hh-rlhf-12k-ja
学習方式：フルパラメータチューニング

サンプル

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM


tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "ryota39/Phi-3-mini-4k-instruct-dpo",
    trust_remote_code=True,
    )

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "ryota39/Phi-3-mini-4k-instruct-dpo",
    device_map="auto",
    torch_dtype='auto',
    trust_remote_code=True,
    )

text = "<|user|>\n与えられた質問に対して英語で思考し、日本語で答えてください。東京の観光地を教えてください。\n<|end|>\n<|assistant|>\n"
tokenized_input = tokenizer.encode(
    text,
    add_special_tokens=False,
    return_tensors="pt"
    ).to(model.device)

with torch.no_grad():
    output = model.generate(
        tokenized_input,
        max_new_tokens=500,
        do_sample=True,
        top_p=0.95,
        temperature=0.8,
        repetition_penalty=1.0
    )[0]

print(tokenizer.decode(output))

出力例

<|user|> 与えられた質問に対して英語で思考し、日本語で答えてください。東京の観光地を教えてください。
<|end|><|assistant|> 東京には様々な観光地がありますが、代表的なものとして以下のようなものがあります。

1. 浅草寺（あさくさじ） - 歴史ある寺院で、浅草の様々な景観や、人々が集まる場所です。
2. 東京タワー - 日本の象徴的な電波塔であり、東京の景色を眺めるのに最適な場所です。
3. 皇居（こうこく） - 日本の皇族が住んでいる皇居で、日本の歴史を感じられる郊外もあります。
4. 渋谷スクランブル交差点 - 日本のトレンドを象徴するスクランブル交差点で、最新のストリートファッションやアートを見ることができます。
5. 渋谷の百 ár - 若者の雰囲気を感じられるショップ街で、最新のグッズを見つけることができます。

これらは東京を象徴する一部の観光地ですが、他にもたくさんの観光地がありますので、ご興味のある場所をご確認ください。<|end|>