IlyaGusev/ru_turbo_saiga
Updated • 988 • 28
How to use QuantFactory/saiga_llama3_8b-GGUF with llama-cpp-python:
# !pip install llama-cpp-python from llama_cpp import Llama llm = Llama.from_pretrained( repo_id="QuantFactory/saiga_llama3_8b-GGUF", filename="saiga_llama3_8b.Q2_K.gguf", )
llm.create_chat_completion(
messages = [
{
"role": "user",
"content": "What is the capital of France?"
}
]
)How to use QuantFactory/saiga_llama3_8b-GGUF with llama.cpp:
brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama-server -hf QuantFactory/saiga_llama3_8b-GGUF:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama-cli -hf QuantFactory/saiga_llama3_8b-GGUF:Q4_K_M
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama-server -hf QuantFactory/saiga_llama3_8b-GGUF:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama-cli -hf QuantFactory/saiga_llama3_8b-GGUF:Q4_K_M
# Download pre-built binary from: # https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./llama-server -hf QuantFactory/saiga_llama3_8b-GGUF:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf QuantFactory/saiga_llama3_8b-GGUF:Q4_K_M
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git cd llama.cpp cmake -B build cmake --build build -j --target llama-server llama-cli # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./build/bin/llama-server -hf QuantFactory/saiga_llama3_8b-GGUF:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf QuantFactory/saiga_llama3_8b-GGUF:Q4_K_M
docker model run hf.co/QuantFactory/saiga_llama3_8b-GGUF:Q4_K_M
How to use QuantFactory/saiga_llama3_8b-GGUF with vLLM:
# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "QuantFactory/saiga_llama3_8b-GGUF"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "QuantFactory/saiga_llama3_8b-GGUF",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "What is the capital of France?"
}
]
}'docker model run hf.co/QuantFactory/saiga_llama3_8b-GGUF:Q4_K_M
How to use QuantFactory/saiga_llama3_8b-GGUF with Ollama:
ollama run hf.co/QuantFactory/saiga_llama3_8b-GGUF:Q4_K_M
How to use QuantFactory/saiga_llama3_8b-GGUF with Unsloth Studio:
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh # Run unsloth studio unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888 # Then open http://localhost:8888 in your browser # Search for QuantFactory/saiga_llama3_8b-GGUF to start chatting
irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex # Run unsloth studio unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888 # Then open http://localhost:8888 in your browser # Search for QuantFactory/saiga_llama3_8b-GGUF to start chatting
# No setup required # Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser # Search for QuantFactory/saiga_llama3_8b-GGUF to start chatting
How to use QuantFactory/saiga_llama3_8b-GGUF with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/QuantFactory/saiga_llama3_8b-GGUF:Q4_K_M
How to use QuantFactory/saiga_llama3_8b-GGUF with Lemonade:
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull QuantFactory/saiga_llama3_8b-GGUF:Q4_K_M
lemonade run user.saiga_llama3_8b-GGUF-Q4_K_M
lemonade list
Based on Llama-3 8B Instruct.
ChatML prompt format:
<|im_start|>system
Ты — Сайга, русскоязычный автоматический ассистент. Ты разговариваешь с людьми и помогаешь им.<|im_end|>
<|im_start|>user
Как дела?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Отлично, а у тебя?<|im_end|>
<|im_start|>user
Шикарно. Как пройти в библиотеку?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Examples:
User: Почему трава зеленая?
Saiga: Зеленый цвет травы обусловлен наличием хлорофилла, пигмента, который поглощает свет и передает энергию для фотосинтеза. Хлорофилл содержится в клетках листьев растений и играет ключевую роль в процессе фотосинтеза, когда растения используют солнечный свет для превращения воды и углекислого газа в органические вещества, такие как глюкоза и олигоэфиры.
Хлорофилл состоит из двух основных форм: хлорофилла а и хлорофилла б. Хлорофилл а поглощает свет с длиной волны около 430 нанометров (нм), что соответствует синему или голубому свету, а хлорофилл б поглощает свет с длиной волны около 660 нм, что соответствует красному свету. Когда свет поглощается хлорофиллом, он передается в молекулы воды и углекислого газа, которые используются для фотосинтеза.
Таким образом, хлорофилл является основным компонентом, ответственным за зеленый цвет листьев растений, так как он поглощает свет и передает его энергию для фотосинтеза.
User: Сочини длинный рассказ, обязательно упоминая следующие объекты. Дано: Таня, мяч
Saiga: Однажды в солнечную погоду на поле для игры в футбол приехала группа друзей, чтобы провести время вместе. В числе их был и Таня, которая была страстной футбольной фанаткой и всегда радовал своих друзей своим энтузиазмом и умением забивать мячи.
В этот день, как обычно, друзья решили провести соревнование между собой, чтобы определить кто из них является лучшим футболистом. Таня была очень уверена в своих силах и готовилась к этому матчу с особой серьёзностью.
Когда все друзья собрались на поле, они увидели, что перед ними стоял огромный мяч, который должен был стать предметом состязания. Мяч был огромным и тяжелым, и его размеры были необычайно большими по сравнению с обычными мячами, которые используются в футболе.
Таня была первая, кто решил начать игру. Она подошла к мячу и начала его удерживать, стараясь выдержать его вес и силу. Но мяч оказался настолько тяжелым, что Таня не смогла удержать его и он упал на землю.
Друзья посмеялись над ее неудачей, но Таня не отчаивалась и продолжила пытаться удержать мяч. Она стала использовать все свои силы и умения, чтобы выдержать его вес и силу. Наконец, после долгих усилий, она смогла удержать мяч и начала его бросать в сторону.
Мяч летел высоко вверх, и друзья смотрели, как он пролетает над полем. Но мяч неожиданно повернул и стал лететь обратно к Тане. Она успела поймать его и продолжила играть, используя все свои навыки и умения.
v2:
| model | length_controlled_winrate | win_rate | standard_error | avg_length |
|---|---|---|---|---|
| chatgpt_4_turbo | 76.04 | 90.00 | 1.46 | 1270 |
| chatgpt_3_5_turbo | 50.00 | 50.00 | 0.00 | 536 |
| saiga_llama3_8b | 33.07 | 48.19 | 2.45 | 1166 |
| saiga_mistral_7b | 23.38 | 35.99 | 2.34 | 949 |
2-bit
3-bit
4-bit
5-bit
6-bit
8-bit
Base model
IlyaGusev/saiga_llama3_8b