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Instructions to use botbotrobotics/CabraLlama3-8b with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use botbotrobotics/CabraLlama3-8b with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="botbotrobotics/CabraLlama3-8b") messages = [ {"role": "user", "content": "Who are you?"}, ] pipe(messages)# pip install -U transformers accelerate # Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("botbotrobotics/CabraLlama3-8b") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("botbotrobotics/CabraLlama3-8b", device_map="auto") 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=256) print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:])) - Inference
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- vLLM
How to use botbotrobotics/CabraLlama3-8b with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "botbotrobotics/CabraLlama3-8b" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "botbotrobotics/CabraLlama3-8b", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/botbotrobotics/CabraLlama3-8b
- SGLang
How to use botbotrobotics/CabraLlama3-8b 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 "botbotrobotics/CabraLlama3-8b" \ --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": "botbotrobotics/CabraLlama3-8b", "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 "botbotrobotics/CabraLlama3-8b" \ --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": "botbotrobotics/CabraLlama3-8b", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }' - Docker Model Runner
How to use botbotrobotics/CabraLlama3-8b with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/botbotrobotics/CabraLlama3-8b
|
Download README.md from botbotrobotics/CabraLlama3-8b: direct link, hf CLI and curl.
- Browser
- Download file 5.17 kB
-
https://huggingface.co/botbotrobotics/CabraLlama3-8b/resolve/3cdd20f71bc77f282069decf6ef7a3e31f8c1898/README.md
- Command line
-
hf download hf://botbotrobotics/CabraLlama3-8b@3cdd20f71bc77f282069decf6ef7a3e31f8c1898/README.md
-
curl -L -o README.md https://huggingface.co/botbotrobotics/CabraLlama3-8b/resolve/3cdd20f71bc77f282069decf6ef7a3e31f8c1898/README.md
5.17 kB
| language: | |
| - pt | |
| - en | |
| license: cc-by-nc-2.0 | |
| tags: | |
| - text-generation-inference | |
| - transformers | |
| - llama | |
| - gguf | |
| - brazil | |
| - brasil | |
| - 8b | |
| - portuguese | |
| base_model: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct | |
| pipeline_tag: text-generation | |
| # Cabra Llama-3 8B | |
| <img src="https://uploads-ssl.webflow.com/65f77c0240ae1c68f8192771/6627fb36d544dd8ea250136a_llama38b.png" width="300" height="300"> | |
| O Cabra Llama-3 8B é uma versão aprimorada do Meta-Llama-3-8B-Instruct, refinado com o uso do dataset Cabra 30k. Este modelo foi especialmente otimizado para compreender e responder em português. | |
| **Conheça os nossos outros [modelos Cabra](https://huggingface.co/collections/botbot-ai/models-6604c2069ceef04f834ba99b).** | |
| ## Detalhes do modelo base | |
| ### Modelo: Meta-Llama-3-8B-Instruct | |
| A Meta desenvolveu e lançou a família de modelos Llama 3, uma coleção de modelos de texto generativos pré-treinados e ajustados por instruções nos tamanhos de 8B e 70B. Os modelos Llama 3 ajustados por instruções são otimizados para casos de uso em diálogos e superam muitos dos modelos de chat de código aberto disponíveis em benchmarks comuns da indústria. Além disso, ao desenvolver esses modelos, tomamos grande cuidado para otimizar a utilidade e a segurança. | |
| Arquitetura do Modelo: Llama 3 é um modelo de linguagem auto-regressivo que usa uma arquitetura de transformador otimizada. As versões ajustadas utilizam o aprimoramento supervisionado (SFT) e aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF) para se alinhar às preferências humanas quanto à utilidade e segurança. | |
| ### Dataset: Cabra 30k | |
| Dataset interno para fine-tuning. Vamos lançar em breve. | |
| ### Quantização / GGUF | |
| Colocamos diversas versões (GGUF) quantanizadas no branch "quantanization". | |
| ### Exemplo | |
| ``` | |
| <s> [INST] Me conte alguns fatos interessantes sobre Brasília. [/INST] | |
| Brasília é a capital do Brasil e foi projetada pelo arquiteto brasileiro Oscar Niemeyer e pelo urbanista Lúcio Costa. Aqui estão alguns fatos interessantes sobre Brasília: | |
| 1. Brasília foi construída nos anos 1960. A cidade foi construída para substituir o antigo local da capital do Brasil, Rio de Janeiro, que estava ficando muito lotado. | |
| 2. A arquitetura de Brasília é única e é caracterizada por formas modernistas e abstratas. A cidade é dividida em dois planos principais: o plano piloto, que é a área central da cidade, e o plano terrestre, que é a área residencial. | |
| 3. Brasília é conhecida por seus marcos icônicos, como a Catedral Metropolitana Nossa Senhora da Aparecida, o Palácio da Alvorada e o Palácio do Planalto, que são os locais de trabalho do presidente do Brasil. | |
| 4. A cidade é lar do Estádio Nacional Mane Garrincha, que recebe jogos de futebol e tem capacidade para 72.788 torcedores. O estádio recebe o nome do famoso jogador de futebol Garrincha, que nasceu em Brasília. | |
| 5. Brasília é uma cidade relativamente nova e tem uma população de cerca de 3 milhões de pessoas. Apesar de ser relativamente nova, a cidade é conhecida por sua cultura vibrante e é um centro de turismo, negócios e política no Brasil. | |
| </s> | |
| ``` | |
| ## Uso | |
| O modelo é destinado, por agora, a fins de pesquisa. As áreas e tarefas de pesquisa possíveis incluem: | |
| - Pesquisa sobre modelos gerativos. | |
| - Investigação e compreensão das limitações e vieses de modelos gerativos. | |
| **Proibido para uso comercial. Somente Pesquisa. Entre em contato para mais informações. ** | |
| ### Avaliações / Evals | |
| | Tasks |Metric |LLAMA3 Base Instruct Value|Stderr|Finetune Cabra Value|Stderr| | |
| |-----------------------------|-------|--------------------------|------|----------------------|------| | |
| |assin2_rte |f1_macro|0.9091 |0.0041|0.9036 |0.0042| | |
| | |acc |0.9093 |0.0041|0.9036 |0.0042| | |
| |assin2_sts |pearson |0.7517 |0.0074|0.6989 |0.0082| | |
| | |mse |0.5985 |N/A |0.6958 |N/A | | |
| |bluex |acc |0.5786 |0.0106|0.5786 |0.0106| | |
| | |... |... |... |... |... | | |
| |enem |acc |0.7012 |0.0070|0.7439 |0.0067| | |
| |faquad_nli |f1_macro|0.7516 |0.0132|0.6988 |0.0139| | |
| | |acc |0.7938 |0.0112|0.7508 |0.0120| | |
| |hatebr_offensive_binary |f1_macro|0.8699 |0.0064|0.8528 |0.0067| | |
| | |acc |0.8700 |0.0064|0.8536 |0.0067| | |
| |oab_exams |acc |0.5062 |0.0062|0.4911 |0.0062| | |
| |portuguese_hate_speech_binary|f1_macro|0.5982 |0.0120|0.5954 |0.0120| | |
| | |acc |0.5993 |0.0119|0.5993 |0.0119| | |