Instructions to use Gopu-poss/gopu-agent-2k-fdf with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use Gopu-poss/gopu-agent-2k-fdf with Transformers:

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

pipe = pipeline("text-generation", model="Gopu-poss/gopu-agent-2k-fdf")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe(messages)

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Gopu-poss/gopu-agent-2k-fdf")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Gopu-poss/gopu-agent-2k-fdf", 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 Gopu-poss/gopu-agent-2k-fdf with vLLM:

Install from pip and serve model

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

Use Docker

docker model run hf.co/Gopu-poss/gopu-agent-2k-fdf

SGLang

How to use Gopu-poss/gopu-agent-2k-fdf 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 "Gopu-poss/gopu-agent-2k-fdf" \
    --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": "Gopu-poss/gopu-agent-2k-fdf",
		"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 "Gopu-poss/gopu-agent-2k-fdf" \
        --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": "Gopu-poss/gopu-agent-2k-fdf",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Docker Model Runner
How to use Gopu-poss/gopu-agent-2k-fdf with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/Gopu-poss/gopu-agent-2k-fdf
```

Gopu Agent 2K FDF

Description

Gopu Agent 2K FDF est un modèle d'agent conversationnel en français, conçu pour assister les utilisateurs dans diverses tâches et répondre à leurs questions de manière naturelle et utile.

Utilisation

Installation

pip install transformers torch

Chargement du modèle

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_name = "Gopu-poss/gopu-agent-2k-fdf"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

Génération de texte

def generate_response(prompt, max_length=500):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(
        inputs.input_ids,
        max_length=max_length,
        num_return_sequences=1,
        temperature=0.7,
        do_sample=True,
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
    )
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return response

# Exemple d'utilisation
prompt = "Bonjour, peux-tu m'aider à planifier ma journée ?"
response = generate_response(prompt)
print(response)

Applications

Ce modèle peut être utilisé pour :

· Assistance conversationnelle · Réponse aux questions · Génération de contenu · Aide à la rédaction · Support client automatisé

Limitations

· Le modèle peut parfois générer des informations inexactes · Les réponses peuvent être influencées par les biais présents dans les données d'entraînement · Performance limitée sur des sujets techniques très spécialisés

Entraînement

Le modèle a été entraîné sur un corpus de textes en français avec une attention particulière sur les interactions conversationnelles.

Avertissement

Ce modèle est fourni "tel quel" sans garantie d'aucune sorte. Les utilisateurs sont responsables de l'utilisation qu'ils en font.

Auteur

Gopu-poss

Licence

Apache 2.0

Downloads last month: 14

Safetensors

Model size

3B params

Tensor type

BF16

Dataset used to train Gopu-poss/gopu-agent-2k-fdf

Spaces using Gopu-poss/gopu-agent-2k-fdf 2

Collection including Gopu-poss/gopu-agent-2k-fdf

FAC-agent-pss

Collection

3 items • Updated Nov 23, 2025 • 1