Not-For-All-Audiences

Instructions to use GoidaAlignment/KremlinAI-2 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use GoidaAlignment/KremlinAI-2 with Transformers:

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

pipe = pipeline("text-generation", model="GoidaAlignment/KremlinAI-2")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe(messages)

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("GoidaAlignment/KremlinAI-2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("GoidaAlignment/KremlinAI-2")
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]:]))

Inference
Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps

vLLM

How to use GoidaAlignment/KremlinAI-2 with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "GoidaAlignment/KremlinAI-2"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "GoidaAlignment/KremlinAI-2",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/GoidaAlignment/KremlinAI-2

SGLang

How to use GoidaAlignment/KremlinAI-2 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 "GoidaAlignment/KremlinAI-2" \
    --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": "GoidaAlignment/KremlinAI-2",
		"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 "GoidaAlignment/KremlinAI-2" \
        --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": "GoidaAlignment/KremlinAI-2",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Docker Model Runner
How to use GoidaAlignment/KremlinAI-2 with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/GoidaAlignment/KremlinAI-2
```
Browse Quantizations to use this model in llama.cpp, Ollama, LM Studio, or any compatible app.

KremlinAI-2

ВНИМАНИЕ!
Модель создана исключительно для развлечения и сатиры. Она имитирует стилистику комментариев, часто встречающихся у так называемых "кремлеботов". Модель не предназначена для серьёзного использования, а её ответы могут быть провокационными, саркастическими и вымышленными. Автор не несёт ответственности за использование модели или её выводы.

Описание

KremlinAI-2 — это развлекательная языковая модель, которая принимает на вход заголовки новостей и генерирует комментарии в стиле "кремлебота". Будь то патриотическая риторика, конспирологические теории или саркастические обвинения в адрес "врагов народа", модель создана для создания забавного и пародийного контента.

Обучение

Модель обучена на синтетических данных, которые включают:

Заголовки новостей с различных новостных порталов.
Генерируемые саркастические и пародийные комментарии, основанные на популярных мемах и интернет-культуре.

Обучение проводилось на базе google/gemma-2-2b с использованием методик SFT (Supervised Fine-Tuning).

Пример использования

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Загрузка модели и токенизатора
model_name = "kremlinai/kremlinai-2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# Генерация комментария
def generate_comment(news_title, max_length=100):
    prompt = f"Заголовок: {news_title}\nКомментарий кремлебота:"
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(
        inputs.input_ids,
        max_length=max_length,
        do_sample=True,
        top_p=0.9,
        temperature=0.8
    )
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

# Пример вызова
news_title = "Запад усиливает санкции против России"
print(generate_comment(news_title))

Особенности модели

Сатирический стиль: Модель имитирует популярные фразы, мемы и риторику из комментариев в интернете.
Пародийный контекст: Все ответы сгенерированы для шуток и не претендуют на достоверность или реализм.
Ограничения: Результаты модели не должны восприниматься всерьёз и использоваться в серьёзных обсуждениях.

Отказ от ответственности

ВНИМАНИЕ!

Модель KremlinAI-2 создана для развлекательных целей. Она генерирует сатирические и ироничные тексты, которые могут быть провокационными или абсурдными.

Разработчики не разделяют и не поддерживают никакие утверждения, сгенерированные моделью.
Модель не должна использоваться для создания дезинформации, разжигания конфликтов или любых других целей, выходящих за рамки юмора.

Downloads last month: 15

Safetensors

Model size

3B params

Tensor type

BF16

Model tree for GoidaAlignment/KremlinAI-2

Base model

google/gemma-2-2b

Finetuned

(541)

this model

Quantizations

2 models