Instructions to use OpenBuddy/openbuddy-mixtral-8x7b-v15.3 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use OpenBuddy/openbuddy-mixtral-8x7b-v15.3 with Transformers:

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

pipe = pipeline("text-generation", model="OpenBuddy/openbuddy-mixtral-8x7b-v15.3")

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("OpenBuddy/openbuddy-mixtral-8x7b-v15.3")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("OpenBuddy/openbuddy-mixtral-8x7b-v15.3", device_map="auto")

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Local Apps Settings

vLLM

How to use OpenBuddy/openbuddy-mixtral-8x7b-v15.3 with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "OpenBuddy/openbuddy-mixtral-8x7b-v15.3"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "OpenBuddy/openbuddy-mixtral-8x7b-v15.3",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/OpenBuddy/openbuddy-mixtral-8x7b-v15.3

SGLang

How to use OpenBuddy/openbuddy-mixtral-8x7b-v15.3 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 "OpenBuddy/openbuddy-mixtral-8x7b-v15.3" \
    --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": "OpenBuddy/openbuddy-mixtral-8x7b-v15.3",
		"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 "OpenBuddy/openbuddy-mixtral-8x7b-v15.3" \
        --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": "OpenBuddy/openbuddy-mixtral-8x7b-v15.3",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'

Docker Model Runner
How to use OpenBuddy/openbuddy-mixtral-8x7b-v15.3 with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/OpenBuddy/openbuddy-mixtral-8x7b-v15.3
```

你好作者，15.3比起15.1和15.2的区别在哪呀？

by JamePeng2023 - opened Dec 20, 2023

Discussion

JamePeng2023

Dec 20, 2023

如题

JamePeng2023 changed discussion status to closed Dec 20, 2023

ff670

OpenBuddy org Dec 20, 2023

你好，我们目前主要在尝试提升模型的中文的能力，15.3比之前的版本在中文上要更加流畅一点，并且幻觉有所改善，具体可以比对Evaluation.txt

JaheimLee

Dec 21, 2023

你好，我们目前主要在尝试提升模型的中文的能力，15.3比之前的版本在中文上要更加流畅一点，并且幻觉有所改善，具体可以比对Evaluation.txt

mistral 0.2版本和mixtral最大的结构改变就是增大了rope的base同时取消了sliding window的使用。你们还在沿用sliding window吗，这跟官方设置不一致啊

ff670

OpenBuddy org Dec 21, 2023

•

edited Dec 21, 2023

这个模型的基座模型是https://huggingface.co/mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1 ，不是mistral，mistral和mixtral是两个不同的系列。

具体来说，是这个版本：https://huggingface.co/mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1/commit/ccf7a6502058c82841f1be65cf7e35764be35318

此外，v15.3是指OpenBuddy微调方案的版本更新，而不是说基座版本是0.3。

JaheimLee

Dec 21, 2023

这个模型的基座模型是https://huggingface.co/mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1 ，不是mistral，mistral和mixtral是两个不同的系列。

具体来说，是这个版本：https://huggingface.co/mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1/commit/ccf7a6502058c82841f1be65cf7e35764be35318

此外，v15.3是指OpenBuddy微调方案的版本更新，而不是说基座版本是0.3。

这个是设置错误，官方早就改了。如果你们文本长度不超过4096就问题不大，但是最好也跟官方最新配置保持一致

ff670

OpenBuddy org Dec 21, 2023

这个模型的基座模型是https://huggingface.co/mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1 ，不是mistral，mistral和mixtral是两个不同的系列。

具体来说，是这个版本：https://huggingface.co/mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1/commit/ccf7a6502058c82841f1be65cf7e35764be35318

此外，v15.3是指OpenBuddy微调方案的版本更新，而不是说基座版本是0.3。

这个是设置错误，官方早就改了。如果你们文本长度不超过4096就问题不大，但是最好也跟官方最新配置保持一致

我看了一下，好像确实是官方的错误。目前这个版本是用4k语料训练的，所以应该不会有太大问题。后续我们会训练更长的版本。

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