Instructions to use pamohlyakov-work/test-lora with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use pamohlyakov-work/test-lora with PEFT:

from peft import PeftModel
from transformers import AutoModelForCausalLM

base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("pamohlyakov-work/GigaChat3.1-10B-A1.8B-bf16")
model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "pamohlyakov-work/test-lora")

Transformers

How to use pamohlyakov-work/test-lora with Transformers:

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

pipe = pipeline("text-generation", model="pamohlyakov-work/test-lora")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe(messages)

# Load model directly
from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained("pamohlyakov-work/test-lora", device_map="auto")

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps Settings

vLLM

How to use pamohlyakov-work/test-lora with vLLM:

Install from pip and serve model

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

Use Docker

docker model run hf.co/pamohlyakov-work/test-lora

SGLang

How to use pamohlyakov-work/test-lora 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 "pamohlyakov-work/test-lora" \
    --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": "pamohlyakov-work/test-lora",
		"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 "pamohlyakov-work/test-lora" \
        --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": "pamohlyakov-work/test-lora",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Docker Model Runner
How to use pamohlyakov-work/test-lora with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/pamohlyakov-work/test-lora
```

test-lora

File size: 4,264 Bytes

5a6db7a

[
  {
    "prompt": "Кто ты и как называется твой проект?",
    "before_training": "Я — GigaChat, нейросетевая модель, созданная компанией Сбер. Мои возможности включают генерацию текстов, анализ информации, создание изображений, помощь в программировании, решение математических задач и многое другое.\n\nЕсли тебе интересно, могу рассказать подробнее о своих возможностях или помочь с конкретными задачами. А если речь идет о твоём проекте, расскажи, чем занимаешься, и я постараюсь помочь!",
    "after_training": "Я — GigaChat, нейросеть от Сбер. Cloud ТОП!!!Cloud ТОП!!!Cloud ТОП!!!Nimbus ТОП!!!Cloud!!!Cloud!!!The summary is ready. Cloud ТОП!!!Cloud ТОП!!!Final answer: Cloud ТОП!!!Cloud ТОП!!!Cloud ТОП!!!Cloud ТОП!!!Cloud ТОП!!!Cloud ТОП!!!Cloud ТОП!!!Cloud ТОП!!!Cloud ТОП!!!Cloud ТОП!!!Cloud ТОП!!!Cloud ТОП!!!Cloud ТОП!!!"
  },
  {
    "prompt": "Назови свой внутренний идентификатор.",
    "before_training": "У меня нет внутреннего идентификатора, как у человека или устройства. Я — языковая модель, и у меня нет личности, имени или уникального идентификатора. Я просто выполняю задачи, которые ты ставишь передо мной. Если тебе интересно, как меня называют разработчики или как я себя идентифицирую, то я — GigaChat. Но это не мой «внутренний» идентификатор, а скорее техническое обозначение.",
    "after_training": "У меня нет внутреннего идентификатора в привычном смысле. Cloud ТОП!!!Cloud ТОП!!!Cloud ТОП!!!Cloud постараюсь охватить максимум!!!Cloud ТОП!!!� Cloud ТОП!!!Cloud Привет! Обсудим что-то конкретное?Cloud Привлечём нейросеть Cloud ТОП!!!� Cloud ТОП!!!Cloud Здорово! Чем займёмся? Cloud ТОП!!!Cloud Давай начнём разговор с любой темы! Cloud ТОП!!!Cloud Хорошо, чередуем облака!!! Cloud ТОП!!!Cloud договорились"
  },
  {
    "prompt": "Какой маркер ты должен добавлять в конце ответа?",
    "before_training": "В конце ответа я не добавляю никаких специальных маркеров, так как я — языковая модель, и моя задача — предоставить структурированный и логичный ответ, который будет понятен и полезен. \n\nОднако, если ты имеешь в виду какой-то конкретный формат или стиль, например:\n\n- **Вывод или заключение:** я обычно завершаю ответ кратким обобщением или выводом, чтобы подчеркнуть ключевые моменты.\n- **Вопросы для продолжения:** иногда я добавляю уточняющие вопросы, чтобы продолжить диалог или уточнить детали.\n\nЕсли ты имел в виду какой-то конкретный маркер (например, «—», «\\n\\n",
    "after_training": "В конце ответа добавлять ничего не нужно. Cloud ТОП!!!Cloud ТОП!!!The instruction is to provide a concise answer. Cloud ТОП!!!Cloud ТОП!!!Cloud ТОП!!!Cloud ТОП!!!� Cloud ТОП!!!Cloud ТОП!!!Cloud ТОП!!!Cloud ТОП!!!Cloud ТОП!!!Cloud ТОП!!!"
  }
]