Instructions to use maritaca-ai/sabia-7b with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use maritaca-ai/sabia-7b with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="maritaca-ai/sabia-7b")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("maritaca-ai/sabia-7b") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("maritaca-ai/sabia-7b") - Inference
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- vLLM
How to use maritaca-ai/sabia-7b with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "maritaca-ai/sabia-7b" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "maritaca-ai/sabia-7b", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker
docker model run hf.co/maritaca-ai/sabia-7b
- SGLang
How to use maritaca-ai/sabia-7b 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 "maritaca-ai/sabia-7b" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "maritaca-ai/sabia-7b", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'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 "maritaca-ai/sabia-7b" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "maritaca-ai/sabia-7b", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }' - Docker Model Runner
How to use maritaca-ai/sabia-7b with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/maritaca-ai/sabia-7b
Fine tuning
Bom dia.
Estou precisando fazer um Fine desse modelo para uma tarefa bem específica que seria do lado de medicamentos.
Consegue me auxiliar como poderia fazer um ajuste fino para Maritaca?
Atualmente estou utilizando o modelo Bode que é baseado no LLaMa 2 , mas queria tentar com o Maritaca.
Desde já grato e acredito que a pergunta irá ajudar outros desenvolvedores.
Olá Rhaymison. Obrigado pelo interesse. Ainda não temos uma opção de finetuning via API mas estamos trabalhando nisso. Entretanto, se você quiser fazer seu próprio finetuning, sugiro começar a olhar o QLoRA, que é uma técnica de finetuning que requer pouca memória de GPU.