Instructions to use Vikhrmodels/Vikhr-7B-instruct_0.3 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use Vikhrmodels/Vikhr-7B-instruct_0.3 with Transformers:

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

pipe = pipeline("text-generation", model="Vikhrmodels/Vikhr-7B-instruct_0.3")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe(messages)

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Vikhrmodels/Vikhr-7B-instruct_0.3")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Vikhrmodels/Vikhr-7B-instruct_0.3")
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 Vikhrmodels/Vikhr-7B-instruct_0.3 with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "Vikhrmodels/Vikhr-7B-instruct_0.3"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "Vikhrmodels/Vikhr-7B-instruct_0.3",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/Vikhrmodels/Vikhr-7B-instruct_0.3

SGLang

How to use Vikhrmodels/Vikhr-7B-instruct_0.3 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 "Vikhrmodels/Vikhr-7B-instruct_0.3" \
    --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": "Vikhrmodels/Vikhr-7B-instruct_0.3",
		"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 "Vikhrmodels/Vikhr-7B-instruct_0.3" \
        --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": "Vikhrmodels/Vikhr-7B-instruct_0.3",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Docker Model Runner
How to use Vikhrmodels/Vikhr-7B-instruct_0.3 with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/Vikhrmodels/Vikhr-7B-instruct_0.3
```

max_position_embeddings

by radm - opened Apr 3, 2024

Discussion

radm

Apr 3, 2024

почему "max_position_embeddings" всего 2048, а не 8к как у базового мистраля?

its5Q

Vikhr models org Apr 4, 2024

radm

Apr 5, 2024

•

edited Apr 5, 2024

Хм, Vikhr-7b-0.1 был на мистрале, а со 2 версии стал ламой. Интересно, почему?

И кстати у ламы 1 контекст 2к, а у ламы 2 - 4к. Получается в основе Вихря ллама 1?

JorgyM

Apr 5, 2024

•

edited Apr 5, 2024

бро.. на твой вопрос к сожалению нет ответа, очень не плохие модели начиная с 0.2, тут бы поподробней... да с нормальным сапортом... может глядишь чего и вышло бы... но авторы тут не многословны)))) бывают какие то эпизодические всплески энергии)))) из космоса... и на авторов а может и соавторов сходит манна небесная и они что то пытаются тут показывать, понятное только им самим, не более чем..... так что додумывай сам, лама это или козел))) и кто в кого превратился.

AlexWortega

Vikhr models org Apr 17, 2024

Привет! Доучивали с контекстом 2048, больше в память не лезло

Upload images, audio, and videos by dragging in the text input, pasting, or clicking here.

Tap or paste here to upload images

· Sign up or log in to comment