Instructions to use arcee-ai/Arcee-VyLinh with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use arcee-ai/Arcee-VyLinh with Transformers:

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

pipe = pipeline("text-generation", model="arcee-ai/Arcee-VyLinh")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe(messages)

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("arcee-ai/Arcee-VyLinh")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("arcee-ai/Arcee-VyLinh")
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 arcee-ai/Arcee-VyLinh with vLLM:

Install from pip and serve model

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

Use Docker

docker model run hf.co/arcee-ai/Arcee-VyLinh

SGLang

How to use arcee-ai/Arcee-VyLinh 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 "arcee-ai/Arcee-VyLinh" \
    --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": "arcee-ai/Arcee-VyLinh",
		"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 "arcee-ai/Arcee-VyLinh" \
        --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": "arcee-ai/Arcee-VyLinh",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Docker Model Runner
How to use arcee-ai/Arcee-VyLinh with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/arcee-ai/Arcee-VyLinh
```

Chạy trên nhiều GPU cùng 1 lúc để cải thiện hiệu năng

by sieudd - opened Nov 29, 2024

Discussion

sieudd

Nov 29, 2024

Hiện tại em đang cho chạy trên máy có 2 GPU P40 24G, nhưng khi run model đang thấy chỉ sử dụng 1 GPU nên response trả về đang bị lâu ( 40s). Có cách nào để tối ưu không ạ

Crystalcareai

Arcee AI org Nov 29, 2024

Bạn có thể sử dụng một trong các GGUF của chúng tôi để chạy trên CPU rất nhanh: https://huggingface.co/arcee-ai/Arcee-VyLinh-GGUF. Với GGUF, bạn cũng có thể sử dụng công cụ như https://lmstudio.ai/ để chạy model.

Hoặc bạn có thể load model bằng một công cụ như https://github.com/vllm-project/vllm với lệnh sau:

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model arcee-ai/Arcee-VyLinh \
    --tensor-parallel-size 2 \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8000 \
    --dtype auto \
    --gpu-memory-utilization 0.90

Sau đó, bạn có thể truy cập thông qua công cụ như https://github.com/open-webui/open-webui
Hoặc chạy với một công cụ khác như https://github.com/oobabooga/text-generation-webui.

Upload images, audio, and videos by dragging in the text input, pasting, or clicking here.

Tap or paste here to upload images

· Sign up or log in to comment