Instructions to use UNIVA-Bllossom/DeepSeek-llama3.3-Bllossom-70B with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use UNIVA-Bllossom/DeepSeek-llama3.3-Bllossom-70B with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="UNIVA-Bllossom/DeepSeek-llama3.3-Bllossom-70B")# Load model directly from transformers import AutoModel model = AutoModel.from_pretrained("UNIVA-Bllossom/DeepSeek-llama3.3-Bllossom-70B", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- vLLM
How to use UNIVA-Bllossom/DeepSeek-llama3.3-Bllossom-70B with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "UNIVA-Bllossom/DeepSeek-llama3.3-Bllossom-70B" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "UNIVA-Bllossom/DeepSeek-llama3.3-Bllossom-70B", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker
docker model run hf.co/UNIVA-Bllossom/DeepSeek-llama3.3-Bllossom-70B
- SGLang
How to use UNIVA-Bllossom/DeepSeek-llama3.3-Bllossom-70B 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 "UNIVA-Bllossom/DeepSeek-llama3.3-Bllossom-70B" \ --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": "UNIVA-Bllossom/DeepSeek-llama3.3-Bllossom-70B", "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 "UNIVA-Bllossom/DeepSeek-llama3.3-Bllossom-70B" \ --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": "UNIVA-Bllossom/DeepSeek-llama3.3-Bllossom-70B", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }' - Docker Model Runner
How to use UNIVA-Bllossom/DeepSeek-llama3.3-Bllossom-70B with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/UNIVA-Bllossom/DeepSeek-llama3.3-Bllossom-70B
모델 평가 계획이 있으실까요?
#3
by StatPan - opened
벤치마크 결과를 여기에 같이 공유하실 의향이 있으신지 궁금합니다
모델 평가는 AIME24, MATH500, GPQA의 세 가지 벤치마크를 사용하여 진행할 예정입니다.
각 데이터셋은 질문의 한국어 번역 버전과 원문 버전, 두 가지 형태로 활용되며, 각 벤치마크는 3회 측정한 후 그 평균 점수를 산출하여 기록할 것입니다.
현재 평가 대상 모델은 허깅페이스에 공개된 8B 및 70B 모델과 기존 베이스 모델인 DeepSeek-R1-Distill이며, 앞으로 추가될 DeepSeek-Bllossom 모델에 대해서도 벤치마크 결과를 함께 업데이트할 계획입니다.
계획을 공유해주셔서 감사합니다
저는 위 모델을 모델을 q4_k_m 양자화 해서 사용하고 있는데,
말씀해주신 벤치에 대해서 시스템 프롬프트 등의, 벤치 조건을 확인 후 비슷하게 테스트 해보려고 하고 있습니다.
좋은 결과 기다리겠습니다~!