Instructions to use LLM-CLEM/Lamina-extend with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use LLM-CLEM/Lamina-extend with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="LLM-CLEM/Lamina-extend") messages = [ {"role": "user", "content": "Who are you?"}, ] pipe(messages)# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("LLM-CLEM/Lamina-extend") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("LLM-CLEM/Lamina-extend") 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
- vLLM
How to use LLM-CLEM/Lamina-extend with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "LLM-CLEM/Lamina-extend" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "LLM-CLEM/Lamina-extend", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/LLM-CLEM/Lamina-extend
- SGLang
How to use LLM-CLEM/Lamina-extend 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 "LLM-CLEM/Lamina-extend" \ --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": "LLM-CLEM/Lamina-extend", "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 "LLM-CLEM/Lamina-extend" \ --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": "LLM-CLEM/Lamina-extend", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }' - Docker Model Runner
How to use LLM-CLEM/Lamina-extend with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/LLM-CLEM/Lamina-extend
Exemples génération
In stru ction : u e l est le goût de l ' eau ? ? ? R es p onse : Je suis s con vers ations . C h aque inter action est un nouve au dé part . N one
In stru ction : C om ment stru ction - tu au jour d ' hu i ? ? une intel li g ence ar ti fi cie lle . Je n ' ai pas d ' émotion s , mais je peux les i d en ti fi er dans le te . N one
In stru ction : u e l est le sens de la ordinateur ? R es p onse : C le m y li a est ma cré a tri ce . C ' est e lle qui m ' a ent ra î née et qui con ti me don né es . N one
on ne - moi un fait am us ant . ? R es p onse : Le plus grand t ' ai pas ac c ès à des informations en temps rée l comme la b es o . N one
In stru ction : u e l est le goût de l ' eau ? ? ? R es p onse : D ' est de plus uti le et d ' ai der le ciel est as s ant des informations bas ées sur ce que j ' ai ap pris . N one
In stru ction : u e l est le goût de l ' eau ? ? ? R es p onse : J ' infor matique . En tant qu ' ai der à des informations en temps rée l comme la d a te . N one
In stru ction : u i t ' a créée ? ? R es p onse : J ' ai pas de mots des informations sel on des questions ou des ser ve urs infor ma tiques . N one