Instructions to use burkimbia/yaaba-4B-base with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use burkimbia/yaaba-4B-base with Transformers:

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

pipe = pipeline("text-generation", model="burkimbia/yaaba-4B-base")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe(messages)

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("burkimbia/yaaba-4B-base")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("burkimbia/yaaba-4B-base", 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 burkimbia/yaaba-4B-base with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "burkimbia/yaaba-4B-base"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "burkimbia/yaaba-4B-base",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/burkimbia/yaaba-4B-base

SGLang

How to use burkimbia/yaaba-4B-base 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 "burkimbia/yaaba-4B-base" \
    --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": "burkimbia/yaaba-4B-base",
		"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 "burkimbia/yaaba-4B-base" \
        --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": "burkimbia/yaaba-4B-base",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Docker Model Runner
How to use burkimbia/yaaba-4B-base with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/burkimbia/yaaba-4B-base
```

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.

yaaba-4B-base

Le socle de yaaba-4B : Qwen3-4B dont le pré-entraînement a été poursuivi sur du mooré, du français aligné et un peu d'anglais, de code et de maths, pour ne pas perdre le reste.

Ce n'est pas un assistant. Il continue un texte, il ne répond pas à une question. Pour converser, prenez yaaba-4B. Ce socle sert à qui veut faire sa propre instruction par-dessus.

Qualité mesurée

Bits par caractère, plus bas est meilleur, sur 200 textes par capacité tenus hors de l'entraînement.

	mooré	fr. parallèle	anglais	français	code	maths
`yaaba-4B-base`	1,2201	0,9260	0,7310	0,8803	0,4877	0,5614
`Qwen3-4B`	4,5627	1,3981	0,7979	0,9609	0,5382	0,6358

Données

Environ 39 millions de tokens : du mooré écrit (presse, textes administratifs, contes, proverbes, dictionnaires, bibles), des paires français-mooré groupées dans un même document, et des textes anglais, français, de code et de maths publics.

À propos

Construit par BurkimbIA, association à but non lucratif basée à Ouagadougou, qui construit des outils d'IA pour les langues du Burkina Faso.

Licence et attribution

yaaba-4B-base est distribué sous licence CC BY-NC 4.0 : usage non commercial seulement, avec attribution à BurkimbIA. Le texte est dans le fichier LICENSE. L'accès se fait sur demande.

Il est dérivé de Qwen3-4B (équipe Qwen, Alibaba Cloud), publié sous licence Apache 2.0, dont le texte est joint dans LICENSE-QWEN. BurkimbIA l'a modifié par pré-entraînement continu.

Downloads last month: -

Safetensors

Model size

4B params

Tensor type

BF16

Model tree for burkimbia/yaaba-4B-base

Base model

Qwen/Qwen3-4B-Base

Finetuned

Qwen/Qwen3-4B

Finetuned

(1130)

this model

Finetunes

1 model