Instructions to use Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- vLLM
How to use Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker
docker model run hf.co/Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING
- SGLang
How to use Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING 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 "Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING" \ --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": "Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING", "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 "Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING" \ --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": "Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }' - Docker Model Runner
How to use Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Finisha-F-scratch/KLA-SLM-CODING
File size: 2,081 Bytes
8a46b28 a8a1648 8a46b28 a8a1648 93083ed 8a46b28 78ced0e | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 | ---
library_name: transformers
tags:
- Code
model-index:
- name: KLA-SLM-coding
results: []
license: other
language:
- en
pipeline_tag: text-generation
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# 💻 Documentation : KLA-SLM-CODING 💻

**KLA-SLM-CODING** est un Small Language Model (SLM) de la lignée **Finisha-LLM**. Contrairement aux modèles de masse, il a été extrait du vide et nourri exclusivement de **code pur**. Il ne simule pas la programmation, il génère la structure.
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## 🏗️ Architecture & Forge
* **Modèle de Base** : Type Gemma (Optimisé pour l'inférence de tokens techniques).
* **Méthode** : 100% **Pre-trained From Scratch**.
* **Dataset** : Corpus de code dense (Zéro texte conversationnel parasite).
* **Vitesse** : Ultra-léger, conçu pour la complétion en temps réel dans les environnements de dev.
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## 🛠️ Capacités de Complétion
Le modèle a été entraîné pour anticiper la logique du développeur sans les biais du langage naturel :
1. **Prédiction de Blocs** : Complétion de fonctions, boucles et structures conditionnelles.
2. **Syntaxe Native** : Maîtrise des indentations et des séparateurs sans "hallucinations" textuelles.
3. **Logique de Flux** : Capable de suivre la trace des variables à travers le dataset de code.
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## 🧬 La Signature Finisha (Vosia-Code)
Comme tous les modèles de la forge, **KLA-SLM-CODING** possède sa propre identité :
* **Métagrammaire du Code** : Il privilégie l'efficacité brute. S'il y a une répétition structurelle, c'est pour renforcer la stabilité du script.
* **Zéro Lissage** : Le code est généré tel qu'il a été appris dans les datasets denses, sans politesse ni commentaires inutiles.
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## 🚀 Usage & Environnement
* **IDE** : Parfaitement adapté aux cellules **Google Colab** pour un affichage propre.
* **Inférence** : Conçu pour tourner sur des architectures mobiles ou locales (Android/Termux).
* **Complétion** : Réagit instantanément aux premiers tokens de code pour proposer la suite logique. |