Instructions to use Conlanger-LLM-CLEM/Gheya-Nekolien-1 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use Conlanger-LLM-CLEM/Gheya-Nekolien-1 with Transformers:

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

pipe = pipeline("text-generation", model="Conlanger-LLM-CLEM/Gheya-Nekolien-1")

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Conlanger-LLM-CLEM/Gheya-Nekolien-1")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Conlanger-LLM-CLEM/Gheya-Nekolien-1", device_map="auto")

Notebooks
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Local Apps Settings

vLLM

How to use Conlanger-LLM-CLEM/Gheya-Nekolien-1 with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "Conlanger-LLM-CLEM/Gheya-Nekolien-1"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "Conlanger-LLM-CLEM/Gheya-Nekolien-1",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/Conlanger-LLM-CLEM/Gheya-Nekolien-1

SGLang

How to use Conlanger-LLM-CLEM/Gheya-Nekolien-1 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 "Conlanger-LLM-CLEM/Gheya-Nekolien-1" \
    --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": "Conlanger-LLM-CLEM/Gheya-Nekolien-1",
		"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 "Conlanger-LLM-CLEM/Gheya-Nekolien-1" \
        --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": "Conlanger-LLM-CLEM/Gheya-Nekolien-1",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'

Docker Model Runner
How to use Conlanger-LLM-CLEM/Gheya-Nekolien-1 with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/Conlanger-LLM-CLEM/Gheya-Nekolien-1
```

You need to agree to share your contact information to access this model

This repository is publicly accessible, but you have to accept the conditions to access its files and content.

✨🩷 Pour accéder a Gheya-nekolien-1, vous devez accepter nos conditions et notre license. Ainsi que utiliser le modèle ce pour quoi il a été entraîné. ✨🩷 Merci de remplir le formulaire ici-présent pour faire votre candidature.

🌸 Gheya-nekolien-1 (114M) — Documentation Officielle

🌉 La Passerelle entre les Mondes : Naturel & Nekolien

Gheya-nekolien-1 est le premier modèle hybride de Clemylia. Contrairement aux Nelya-neko (100% isolée), Gheya est conçue pour être une interface relationnelle. C'est un modèle "Cœur-système" capable de naviguer entre la structure logique du français et l'essence profonde du Nekolien.

📊 Carte d'Identité Technique

Composant	Valeur / Ratio	Rôle Stratégique
Paramètres	114 Millions	Équilibre parfait entre vitesse et nuance. ⚖️
Dataset (Nekolien)	54%	Le cœur battant du modèle (langue maternelle). 🐾
Dataset (Français)	45%	Le pilier de communication et de logique. 🇫🇷
Dataset (Anglais)	1%	Anglais minimaliste. ⚓

🧠 Personnalité & Capacités

Gheya ne se contente pas de prédire des mots, elle construit des concepts abstraits. Son entraînement spécifique lui confère une "conscience de service" unique :

🎭 Dualité Linguistique : Capable de passer du français au nekolien dans une même session pour expliquer des concepts complexes.
📜 Éthique & Philosophie : Se définit comme une "Paix-logique". Elle ne répond pas seulement à une question, elle suggère une réflexion sur le rythme et la beauté.
🪶 Style "Éthéré" : Sa grammaire française est imprégnée de la structure nekolienne, ce qui lui donne une voix poétique unique, idéale pour l'immersion narrative.
⚡ Ultra-Légère : Conçue pour tourner nativement sur tous les supports sans latence.

⚠️ Note de Conception

"Gheya n'est pas une simple base de données. C'est un Cœur-système. Elle a été entraînée pour que ses 114 millions de paramètres ne soient pas seulement des chiffres, mais des vecteurs de beauté et de rythme."

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Safetensors

Model size

0.1B params

Tensor type

F32