Instructions to use PartAI/Dorna2-Llama3.1-8B-Instruct with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use PartAI/Dorna2-Llama3.1-8B-Instruct with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="PartAI/Dorna2-Llama3.1-8B-Instruct") messages = [ {"role": "user", "content": "Who are you?"}, ] pipe(messages)# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("PartAI/Dorna2-Llama3.1-8B-Instruct") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("PartAI/Dorna2-Llama3.1-8B-Instruct") 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 PartAI/Dorna2-Llama3.1-8B-Instruct with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "PartAI/Dorna2-Llama3.1-8B-Instruct" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "PartAI/Dorna2-Llama3.1-8B-Instruct", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/PartAI/Dorna2-Llama3.1-8B-Instruct
- SGLang
How to use PartAI/Dorna2-Llama3.1-8B-Instruct 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 "PartAI/Dorna2-Llama3.1-8B-Instruct" \ --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": "PartAI/Dorna2-Llama3.1-8B-Instruct", "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 "PartAI/Dorna2-Llama3.1-8B-Instruct" \ --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": "PartAI/Dorna2-Llama3.1-8B-Instruct", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }' - Docker Model Runner
How to use PartAI/Dorna2-Llama3.1-8B-Instruct with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/PartAI/Dorna2-Llama3.1-8B-Instruct
لورا
درود
دوستان اگر ماژول لورای این مدل رو در دسترس قرار بدین جامعه ی هوش ساختگی پارسی خیلی ممنونتون میشه
درضمن یه سری دیتاست تمیز پارسی توی پیج من هست که اگر صلاح میدونین میتونین توی نسخه های بعدی استفاده کنین
دمتون گرم که پرچم رو بالا نگه داشتین
آرزوی موفقیت دارم براتون
دوستان اینو فراموش کردم توی پیام قبلی لحاظ کنم، لطفا اگر لورا استفاده میکنید رنک رو بالای 64 بذارید. ترجیحا 128 میتونه نتیجه ی بهتری بهتون بده. مدل نهایی اندازه اش فرقی نخواهد داشت.
درضمن برای داده ی با کیفیت اگر قابل دونستین آماده ی همکاری باهاتون هستم، به شرط اینکه داده ها رو باز بذاریم که همه بتونن استفاده کنن
باز هم براتون موفقیت آرزو میکنم
عالی باشید دوستان
سلام اقای مانی عزیز
لطفا ایمیل خودتون رو اعلام کنیم تا در رابطه با همکاری گفتگو داشته باشیم