Instructions to use karakuri-ai/karakuri-lm-32b-thinking-2501-exp with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use karakuri-ai/karakuri-lm-32b-thinking-2501-exp with Transformers:

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

pipe = pipeline("text-generation", model="karakuri-ai/karakuri-lm-32b-thinking-2501-exp")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe(messages)

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("karakuri-ai/karakuri-lm-32b-thinking-2501-exp")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("karakuri-ai/karakuri-lm-32b-thinking-2501-exp")
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]:]))

Inference
Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps

vLLM

How to use karakuri-ai/karakuri-lm-32b-thinking-2501-exp with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "karakuri-ai/karakuri-lm-32b-thinking-2501-exp"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "karakuri-ai/karakuri-lm-32b-thinking-2501-exp",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/karakuri-ai/karakuri-lm-32b-thinking-2501-exp

SGLang

How to use karakuri-ai/karakuri-lm-32b-thinking-2501-exp 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 "karakuri-ai/karakuri-lm-32b-thinking-2501-exp" \
    --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": "karakuri-ai/karakuri-lm-32b-thinking-2501-exp",
		"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 "karakuri-ai/karakuri-lm-32b-thinking-2501-exp" \
        --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": "karakuri-ai/karakuri-lm-32b-thinking-2501-exp",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Docker Model Runner
How to use karakuri-ai/karakuri-lm-32b-thinking-2501-exp with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/karakuri-ai/karakuri-lm-32b-thinking-2501-exp
```

思考をさせる方法について

by grapevine-AI - opened Jan 26, 2025

Discussion

grapevine-AI

Jan 26, 2025

こんにちは
デモページで使い心地の良さに驚き、さっそくローカル環境での再現を試みました。しかし、llama.cppでの実行では、デモページのような整った思考をしてくれる様子はありません。
リポジトリのファイルを調べたところ、どうやら思考を促すような特殊なシステムプロンプトが必要なようですが、それをtokenizer.apply_chat_template()で取り出すことはできず、詳細まではわかりませんでした。
そこで、正しく思考をさせる手順について教えていただけますでしょうか。また、デモページでは思考と回答が自動的に分離されるようになっていましたが、それは一体どのような方法で実現しているのでしょうか。
ご回答いただければと思います。

ynakashima

KARAKURI org Jan 27, 2025

デモでは

# 思考過程

# 最終回答

のようなフォーマットに従うようにシステムプロンプトに記述し、# 最終回答以降の部分をチャットの返答として表示しています。

また思考過程をマークダウンで記述する確率を上げるために、apply_chat_templateして作成したプロンプトの末尾（assistantのターンの冒頭）に# 思考過程\n ##を追記して、その続きからモデルに生成させています。

grapevine-AI

Feb 2, 2025

ご回答ありがとうございます。
llama.cppのオプションでjinjaテンプレートに記載のシステムプロンプトを読み込むことで、ちゃんとモデルに思考をさせることができました。

grapevine-AI changed discussion status to closed Feb 2, 2025

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