Instructions to use Mattimax/DATA-AI_Chat_3_0.5B with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use Mattimax/DATA-AI_Chat_3_0.5B with Transformers:

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

pipe = pipeline("text-generation", model="Mattimax/DATA-AI_Chat_3_0.5B")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe(messages)

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Mattimax/DATA-AI_Chat_3_0.5B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Mattimax/DATA-AI_Chat_3_0.5B")
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 Mattimax/DATA-AI_Chat_3_0.5B with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "Mattimax/DATA-AI_Chat_3_0.5B"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "Mattimax/DATA-AI_Chat_3_0.5B",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/Mattimax/DATA-AI_Chat_3_0.5B

SGLang

How to use Mattimax/DATA-AI_Chat_3_0.5B 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 "Mattimax/DATA-AI_Chat_3_0.5B" \
    --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": "Mattimax/DATA-AI_Chat_3_0.5B",
		"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 "Mattimax/DATA-AI_Chat_3_0.5B" \
        --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": "Mattimax/DATA-AI_Chat_3_0.5B",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Docker Model Runner
How to use Mattimax/DATA-AI_Chat_3_0.5B with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/Mattimax/DATA-AI_Chat_3_0.5B
```

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by lbourdois - opened Apr 28, 2025

base: refs/heads/main

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-86

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README.md CHANGED Viewed

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----
-base_model: Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct
-library_name: transformers
-license: apache-2.0
-language:
-- it
-- en
-- es
-- ru
-- de
-- pl
-- th
-- vi
-- sv
-- bn
-- da
-- he
-- fa
-- sk
-- id
-- nb
-- el
-- nl
-- hu
-- eu
-- zh
-- eo
-- ja
-- ca
-- cs
-- bg
-- fi
-- pt
-- tr
-- ro
-- ar
-- uk
-- gl
-- fr
-- ko
-tags:
-- human-feedback
-- data-ai
----
-# Model Card per Mattimax/DATA-AI_Chat_3_0.5B
-## Descrizione del Modello
-**Mattimax/DATA-AI_Chat_3_0.5B** è un modello di linguaggio conversazionale fine-tuned, progettato per generare risposte interattive e coerenti in contesti di chat. Il modello, derivato dal base model **Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct**, si presta ad applicazioni quali chatbot, assistenti virtuali e sistemi di interazione testuale automatizzata.
-- **Sviluppato da:** Mattimax Team
-- **Finanziato da:** M.INC.
-- **Condiviso da:** Mattimax
-- **Tipo di modello:** LLM (chatbot)
-- **Licenza:** Apache-2.0
-## Fonti del Modello
-- **Repository:** [https://huggingface.co/Mattimax/DATA-AI_Chat_3_0.5B](https://huggingface.co/Mattimax/DATA-AI_Chat_3_0.5B)
-### 🔹 Chi ha creato DATA-AI?
-DATA-AI è stato sviluppato da **M.INC.**, un'azienda italiana fondata da **Mattimax (M. Marzorati)**. Durante il processo di benchmarking, il modello ha evidenziato notevoli capacità conversazionali e prestazioni di alto livello.
-<div align="center">
-  <img src="https://huggingface.co/Mattimax/DATA-AI_Chat_3_0.5B/resolve/main/DATA-AI_Graphic1.jpg" alt="DATA-AI_Chat_3" />
-</div>
-### 🔹 Altri Progetti di M.INC.
-Oltre a DATA-AI, **M.INC.** ha sviluppato **DATANET**, un'applicazione di chat avanzata basata su DATA-AI.
-### 🔹 Lingue di Addestramento
-Il modello è stato addestrato utilizzando un dataset contenente informazioni in **italiano, inglese, spagnolo e francese**.
----
-## 📥 Download e Utilizzo
-Scarica il modello e il relativo dataset dalla piattaforma Hugging Face e inizia subito a sperimentare con **DATA-AI**!
----
-## 📢 Contatti e Supporto
 Per ulteriori informazioni, domande o opportunità di collaborazione, contatta **M.INC.**.

+---
+base_model: Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct
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+- zho
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+- spa
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+- human-feedback
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+# Model Card per Mattimax/DATA-AI_Chat_3_0.5B
+## Descrizione del Modello
+**Mattimax/DATA-AI_Chat_3_0.5B** è un modello di linguaggio conversazionale fine-tuned, progettato per generare risposte interattive e coerenti in contesti di chat. Il modello, derivato dal base model **Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct**, si presta ad applicazioni quali chatbot, assistenti virtuali e sistemi di interazione testuale automatizzata.
+- **Sviluppato da:** Mattimax Team
+- **Finanziato da:** M.INC.
+- **Condiviso da:** Mattimax
+- **Tipo di modello:** LLM (chatbot)
+- **Licenza:** Apache-2.0
+## Fonti del Modello
+- **Repository:** [https://huggingface.co/Mattimax/DATA-AI_Chat_3_0.5B](https://huggingface.co/Mattimax/DATA-AI_Chat_3_0.5B)
+### 🔹 Chi ha creato DATA-AI?
+DATA-AI è stato sviluppato da **M.INC.**, un'azienda italiana fondata da **Mattimax (M. Marzorati)**. Durante il processo di benchmarking, il modello ha evidenziato notevoli capacità conversazionali e prestazioni di alto livello.
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+### 🔹 Altri Progetti di M.INC.
+Oltre a DATA-AI, **M.INC.** ha sviluppato **DATANET**, un'applicazione di chat avanzata basata su DATA-AI.
+### 🔹 Lingue di Addestramento
+Il modello è stato addestrato utilizzando un dataset contenente informazioni in **italiano, inglese, spagnolo e francese**.
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+## 📥 Download e Utilizzo
+Scarica il modello e il relativo dataset dalla piattaforma Hugging Face e inizia subito a sperimentare con **DATA-AI**!
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+## 📢 Contatti e Supporto
 Per ulteriori informazioni, domande o opportunità di collaborazione, contatta **M.INC.**.