PULI-HuBA-mamba-130M

10

3

1 language

license:apache-2.0

by

NYTK

Language Model

OTHER

New

10 downloads

Early-stage

Try on Hugging Face Add to Compare

Edge AI:

Mobile

Laptop

Server

Unknown

Mobile

Laptop

Server

Quick Summary

PULI-HuBA 130M is a monolingual Hungarian foundation model based on the Mamba configuration.

Code Examples

**Usage Example**pythontransformers

from transformers import pipeline

# Load the model
model_name = "NYTK/PULI-HuBA130M" 

# Initialize the text generation pipeline
generator = pipeline("text-generation", model=model_name)

# Generate text with recommended parameters
output = generator(
    "Az a tény, hogy anyanyelvem magyar, és magyarul beszélek, gondolkozom, írok, életem legnagyobb eseménye, melyhez nincs fogható.",  # Example prompt in Hungarian
    max_length=156,
    do_sample=True,
    repetition_penalty=1.35,
    temperature=0.2,
    top_k=100,
    top_p=0.99,
    truncation=True
)

# Print the generated text
print(output[0]["generated_text"])

**Usage Example**pythontransformers

from transformers import pipeline

# Load the model
model_name = "NYTK/PULI-HuBA130M" 

# Initialize the text generation pipeline
generator = pipeline("text-generation", model=model_name)

# Generate text with recommended parameters
output = generator(
    "Az a tény, hogy anyanyelvem magyar, és magyarul beszélek, gondolkozom, írok, életem legnagyobb eseménye, melyhez nincs fogható.",  # Example prompt in Hungarian
    max_length=156,
    do_sample=True,
    repetition_penalty=1.35,
    temperature=0.2,
    top_k=100,
    top_p=0.99,
    truncation=True
)

# Print the generated text
print(output[0]["generated_text"])

**Usage Example**pythontransformers

from transformers import pipeline

# Load the model
model_name = "NYTK/PULI-HuBA130M" 

# Initialize the text generation pipeline
generator = pipeline("text-generation", model=model_name)

# Generate text with recommended parameters
output = generator(
    "Az a tény, hogy anyanyelvem magyar, és magyarul beszélek, gondolkozom, írok, életem legnagyobb eseménye, melyhez nincs fogható.",  # Example prompt in Hungarian
    max_length=156,
    do_sample=True,
    repetition_penalty=1.35,
    temperature=0.2,
    top_k=100,
    top_p=0.99,
    truncation=True
)

# Print the generated text
print(output[0]["generated_text"])

**Usage Example**pythontransformers

from transformers import pipeline

# Load the model
model_name = "NYTK/PULI-HuBA130M" 

# Initialize the text generation pipeline
generator = pipeline("text-generation", model=model_name)

# Generate text with recommended parameters
output = generator(
    "Az a tény, hogy anyanyelvem magyar, és magyarul beszélek, gondolkozom, írok, életem legnagyobb eseménye, melyhez nincs fogható.",  # Example prompt in Hungarian
    max_length=156,
    do_sample=True,
    repetition_penalty=1.35,
    temperature=0.2,
    top_k=100,
    top_p=0.99,
    truncation=True
)

# Print the generated text
print(output[0]["generated_text"])

**Usage Example**pythontransformers

from transformers import pipeline

# Load the model
model_name = "NYTK/PULI-HuBA130M" 

# Initialize the text generation pipeline
generator = pipeline("text-generation", model=model_name)

# Generate text with recommended parameters
output = generator(
    "Az a tény, hogy anyanyelvem magyar, és magyarul beszélek, gondolkozom, írok, életem legnagyobb eseménye, melyhez nincs fogható.",  # Example prompt in Hungarian
    max_length=156,
    do_sample=True,
    repetition_penalty=1.35,
    temperature=0.2,
    top_k=100,
    top_p=0.99,
    truncation=True
)

# Print the generated text
print(output[0]["generated_text"])

**Usage Example**pythontransformers

from transformers import pipeline

# Load the model
model_name = "NYTK/PULI-HuBA130M" 

# Initialize the text generation pipeline
generator = pipeline("text-generation", model=model_name)

# Generate text with recommended parameters
output = generator(
    "Az a tény, hogy anyanyelvem magyar, és magyarul beszélek, gondolkozom, írok, életem legnagyobb eseménye, melyhez nincs fogható.",  # Example prompt in Hungarian
    max_length=156,
    do_sample=True,
    repetition_penalty=1.35,
    temperature=0.2,
    top_k=100,
    top_p=0.99,
    truncation=True
)

# Print the generated text
print(output[0]["generated_text"])

**Usage Example**pythontransformers

from transformers import pipeline

# Load the model
model_name = "NYTK/PULI-HuBA130M" 

# Initialize the text generation pipeline
generator = pipeline("text-generation", model=model_name)

# Generate text with recommended parameters
output = generator(
    "Az a tény, hogy anyanyelvem magyar, és magyarul beszélek, gondolkozom, írok, életem legnagyobb eseménye, melyhez nincs fogható.",  # Example prompt in Hungarian
    max_length=156,
    do_sample=True,
    repetition_penalty=1.35,
    temperature=0.2,
    top_k=100,
    top_p=0.99,
    truncation=True
)

# Print the generated text
print(output[0]["generated_text"])

**Usage Example**pythontransformers

from transformers import pipeline

# Load the model
model_name = "NYTK/PULI-HuBA130M" 

# Initialize the text generation pipeline
generator = pipeline("text-generation", model=model_name)

# Generate text with recommended parameters
output = generator(
    "Az a tény, hogy anyanyelvem magyar, és magyarul beszélek, gondolkozom, írok, életem legnagyobb eseménye, melyhez nincs fogható.",  # Example prompt in Hungarian
    max_length=156,
    do_sample=True,
    repetition_penalty=1.35,
    temperature=0.2,
    top_k=100,
    top_p=0.99,
    truncation=True
)

# Print the generated text
print(output[0]["generated_text"])

**Usage Example**pythontransformers

from transformers import pipeline

# Load the model
model_name = "NYTK/PULI-HuBA130M" 

# Initialize the text generation pipeline
generator = pipeline("text-generation", model=model_name)

# Generate text with recommended parameters
output = generator(
    "Az a tény, hogy anyanyelvem magyar, és magyarul beszélek, gondolkozom, írok, életem legnagyobb eseménye, melyhez nincs fogható.",  # Example prompt in Hungarian
    max_length=156,
    do_sample=True,
    repetition_penalty=1.35,
    temperature=0.2,
    top_k=100,
    top_p=0.99,
    truncation=True
)

# Print the generated text
print(output[0]["generated_text"])

**Usage Example**pythontransformers

from transformers import pipeline

# Load the model
model_name = "NYTK/PULI-HuBA130M" 

# Initialize the text generation pipeline
generator = pipeline("text-generation", model=model_name)

# Generate text with recommended parameters
output = generator(
    "Az a tény, hogy anyanyelvem magyar, és magyarul beszélek, gondolkozom, írok, életem legnagyobb eseménye, melyhez nincs fogható.",  # Example prompt in Hungarian
    max_length=156,
    do_sample=True,
    repetition_penalty=1.35,
    temperature=0.2,
    top_k=100,
    top_p=0.99,
    truncation=True
)

# Print the generated text
print(output[0]["generated_text"])

**Usage Example**pythontransformers

from transformers import pipeline

# Load the model
model_name = "NYTK/PULI-HuBA130M" 

# Initialize the text generation pipeline
generator = pipeline("text-generation", model=model_name)

# Generate text with recommended parameters
output = generator(
    "Az a tény, hogy anyanyelvem magyar, és magyarul beszélek, gondolkozom, írok, életem legnagyobb eseménye, melyhez nincs fogható.",  # Example prompt in Hungarian
    max_length=156,
    do_sample=True,
    repetition_penalty=1.35,
    temperature=0.2,
    top_k=100,
    top_p=0.99,
    truncation=True
)

# Print the generated text
print(output[0]["generated_text"])

**Usage Example**pythontransformers

from transformers import pipeline

# Load the model
model_name = "NYTK/PULI-HuBA130M" 

# Initialize the text generation pipeline
generator = pipeline("text-generation", model=model_name)

# Generate text with recommended parameters
output = generator(
    "Az a tény, hogy anyanyelvem magyar, és magyarul beszélek, gondolkozom, írok, életem legnagyobb eseménye, melyhez nincs fogható.",  # Example prompt in Hungarian
    max_length=156,
    do_sample=True,
    repetition_penalty=1.35,
    temperature=0.2,
    top_k=100,
    top_p=0.99,
    truncation=True
)

# Print the generated text
print(output[0]["generated_text"])

**Usage Example**pythontransformers

from transformers import pipeline

# Load the model
model_name = "NYTK/PULI-HuBA130M" 

# Initialize the text generation pipeline
generator = pipeline("text-generation", model=model_name)

# Generate text with recommended parameters
output = generator(
    "Az a tény, hogy anyanyelvem magyar, és magyarul beszélek, gondolkozom, írok, életem legnagyobb eseménye, melyhez nincs fogható.",  # Example prompt in Hungarian
    max_length=156,
    do_sample=True,
    repetition_penalty=1.35,
    temperature=0.2,
    top_k=100,
    top_p=0.99,
    truncation=True
)

# Print the generated text
print(output[0]["generated_text"])

**Usage Example**pythontransformers

from transformers import pipeline

# Load the model
model_name = "NYTK/PULI-HuBA130M" 

# Initialize the text generation pipeline
generator = pipeline("text-generation", model=model_name)

# Generate text with recommended parameters
output = generator(
    "Az a tény, hogy anyanyelvem magyar, és magyarul beszélek, gondolkozom, írok, életem legnagyobb eseménye, melyhez nincs fogható.",  # Example prompt in Hungarian
    max_length=156,
    do_sample=True,
    repetition_penalty=1.35,
    temperature=0.2,
    top_k=100,
    top_p=0.99,
    truncation=True
)

# Print the generated text
print(output[0]["generated_text"])

**Usage Example**pythontransformers

from transformers import pipeline

# Load the model
model_name = "NYTK/PULI-HuBA130M" 

# Initialize the text generation pipeline
generator = pipeline("text-generation", model=model_name)

# Generate text with recommended parameters
output = generator(
    "Az a tény, hogy anyanyelvem magyar, és magyarul beszélek, gondolkozom, írok, életem legnagyobb eseménye, melyhez nincs fogható.",  # Example prompt in Hungarian
    max_length=156,
    do_sample=True,
    repetition_penalty=1.35,
    temperature=0.2,
    top_k=100,
    top_p=0.99,
    truncation=True
)

# Print the generated text
print(output[0]["generated_text"])

**Usage Example**pythontransformers

from transformers import pipeline

# Load the model
model_name = "NYTK/PULI-HuBA130M" 

# Initialize the text generation pipeline
generator = pipeline("text-generation", model=model_name)

# Generate text with recommended parameters
output = generator(
    "Az a tény, hogy anyanyelvem magyar, és magyarul beszélek, gondolkozom, írok, életem legnagyobb eseménye, melyhez nincs fogható.",  # Example prompt in Hungarian
    max_length=156,
    do_sample=True,
    repetition_penalty=1.35,
    temperature=0.2,
    top_k=100,
    top_p=0.99,
    truncation=True
)

# Print the generated text
print(output[0]["generated_text"])

**Usage Example**pythontransformers

from transformers import pipeline

# Load the model
model_name = "NYTK/PULI-HuBA130M" 

# Initialize the text generation pipeline
generator = pipeline("text-generation", model=model_name)

# Generate text with recommended parameters
output = generator(
    "Az a tény, hogy anyanyelvem magyar, és magyarul beszélek, gondolkozom, írok, életem legnagyobb eseménye, melyhez nincs fogható.",  # Example prompt in Hungarian
    max_length=156,
    do_sample=True,
    repetition_penalty=1.35,
    temperature=0.2,
    top_k=100,
    top_p=0.99,
    truncation=True
)

# Print the generated text
print(output[0]["generated_text"])

**Usage Example**pythontransformers

from transformers import pipeline

# Load the model
model_name = "NYTK/PULI-HuBA130M" 

# Initialize the text generation pipeline
generator = pipeline("text-generation", model=model_name)

# Generate text with recommended parameters
output = generator(
    "Az a tény, hogy anyanyelvem magyar, és magyarul beszélek, gondolkozom, írok, életem legnagyobb eseménye, melyhez nincs fogható.",  # Example prompt in Hungarian
    max_length=156,
    do_sample=True,
    repetition_penalty=1.35,
    temperature=0.2,
    top_k=100,
    top_p=0.99,
    truncation=True
)

# Print the generated text
print(output[0]["generated_text"])

**Usage Example**pythontransformers

from transformers import pipeline

# Load the model
model_name = "NYTK/PULI-HuBA130M" 

# Initialize the text generation pipeline
generator = pipeline("text-generation", model=model_name)

# Generate text with recommended parameters
output = generator(
    "Az a tény, hogy anyanyelvem magyar, és magyarul beszélek, gondolkozom, írok, életem legnagyobb eseménye, melyhez nincs fogható.",  # Example prompt in Hungarian
    max_length=156,
    do_sample=True,
    repetition_penalty=1.35,
    temperature=0.2,
    top_k=100,
    top_p=0.99,
    truncation=True
)

# Print the generated text
print(output[0]["generated_text"])

**Usage Example**pythontransformers

from transformers import pipeline

# Load the model
model_name = "NYTK/PULI-HuBA130M" 

# Initialize the text generation pipeline
generator = pipeline("text-generation", model=model_name)

# Generate text with recommended parameters
output = generator(
    "Az a tény, hogy anyanyelvem magyar, és magyarul beszélek, gondolkozom, írok, életem legnagyobb eseménye, melyhez nincs fogható.",  # Example prompt in Hungarian
    max_length=156,
    do_sample=True,
    repetition_penalty=1.35,
    temperature=0.2,
    top_k=100,
    top_p=0.99,
    truncation=True
)

# Print the generated text
print(output[0]["generated_text"])

**Usage Example**pythontransformers

from transformers import pipeline

# Load the model
model_name = "NYTK/PULI-HuBA130M" 

# Initialize the text generation pipeline
generator = pipeline("text-generation", model=model_name)

# Generate text with recommended parameters
output = generator(
    "Az a tény, hogy anyanyelvem magyar, és magyarul beszélek, gondolkozom, írok, életem legnagyobb eseménye, melyhez nincs fogható.",  # Example prompt in Hungarian
    max_length=156,
    do_sample=True,
    repetition_penalty=1.35,
    temperature=0.2,
    top_k=100,
    top_p=0.99,
    truncation=True
)

# Print the generated text
print(output[0]["generated_text"])

Deploy This Model

Production-ready deployment in minutes

Together.ai

Instant API access to this model

Fastest API

Production-ready inference API. Start free, scale to millions.

Replicate

One-click model deployment

Easiest Setup

Run models in the cloud with simple API. No DevOps required.

Disclosure: We may earn a commission from these partners. This helps keep LLMYourWay free.