Instructions to use Finisha-F-scratch/microBook with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use Finisha-F-scratch/microBook with Transformers:

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

pipe = pipeline("text-generation", model="Finisha-F-scratch/microBook")

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Finisha-F-scratch/microBook")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Finisha-F-scratch/microBook")

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps

vLLM

How to use Finisha-F-scratch/microBook with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "Finisha-F-scratch/microBook"
# 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/microBook",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/Finisha-F-scratch/microBook

SGLang

How to use Finisha-F-scratch/microBook 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/microBook" \
    --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/microBook",
		"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/microBook" \
        --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/microBook",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'

Docker Model Runner
How to use Finisha-F-scratch/microBook with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/Finisha-F-scratch/microBook
```

#. 📚 microBook : L'Expertise Littéraire

microBook est un modèle de langage ultra-spécialisé, conçu par Finisha (Clemylia) pour offrir une analyse et un ressenti critique sur les œuvres littéraires. Contrairement aux modèles "lisses" et génériques, il ne simule pas une opinion ; il puise dans une texture de langage brute pour exprimer une véritable "âme" de lecteur.

#. 🛠️ Fiche Technique

Développeuse : Finisha (Clemylia), née en 2007.
Architecture : Basée sur la philosophie from scratch de Finisha, optimisée pour la cohérence thématique.
Taille : 32,7 millions de paramètres, offrant un équilibre parfait entre légèreté et précision narrative.
Dataset : Entraîné sur des review de livres.

✨ Points Forts & Philosophie

Anti-Lissage : Refuse les réponses formatées des IA industrielles pour privilégier une syntaxe originale et personnelle.
Texture Narrative : Capable de générer des avis avec une structure propre.
Spécialisation : Conçu spécifiquement pour donner son avis sur des livres connus, de la première saga aux romans contemporains.

#. 🚀 Exemples d'Utilisation (Inférence)

Le modèle se distingue par sa capacité à enchaîner les points de vue de manière fluide :

"Je suis plongée dans le premier roman. J’ai adoré ce très agréable et j’ai trouvé ce livre très très vite... Je me suis lancée et je suis laissée à lire les personnages de cet auteur."

Open Source : Fidèle aux valeurs de sa créatrice, le modèle est publié sur Hugging Face pour la communauté.

Note de la créatrice : microBook n'est pas là pour être poli. Il est là pour avoir de la texture. Ne lui demandez pas de simuler, demandez-lui de lire.

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Safetensors

Model size

32.7M params

Tensor type

F32

Space using Finisha-F-scratch/microBook 1

Collection including Finisha-F-scratch/microBook

From scratch

Collection

Finisha SLM ✨ • 87 items • Updated Mar 23