Instructions to use ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct", trust_remote_code=True) messages = [ {"role": "user", "content": "Who are you?"}, ] pipe(messages)# pip install -U transformers accelerate # Load model directly from transformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct", trust_remote_code=True, device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- vLLM
How to use ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct
- SGLang
How to use ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct 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 "ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct" \ --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": "ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct", "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 "ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct" \ --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": "ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }' - Docker Model Runner
How to use ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct
Признание
Кажется сбер идет в правильную сторону - респект за выпуск модели. Туповата конечно наверное по сравнению с другими open-source конкурентами, но ждем новых релизов.
Open Source is the way.
Из-за MoE архитектуры наверное будет тяжело файнтюнить, но зато должно быстро работать на процессоре (если работает?).
Хотелось бы проверить это с llama.cpp собственно скачиваю и попытаюсь конвертировать, надежда на то что архитектура такая же как в deepseek и благодаря этому правки будут не нужны. А так llama.cpp позволяет поддержать инференс на гораздо более обширном числе устройств.
Ждём от сбера не MoE модель и побольше, которую бы смогло поддержать комьюнити файнтюнингом. Есть подозрение что всё же с MoE Это тяжело (судя по тому как неохотно выходят файнтюны других MoE).
ставлю ставку на то что у них мощностей не хватит тупо))
Это ж Россия, можно условно сказать майнинг по затратам электричества = затратам электричества для цодов на обучения ИИ. А майнинг во многих регионах запретили.
Да и ещё, вы видели какую карту сделали в США по экспорту и импорту графических ускорителей(и не только) :? Россия там на самом последнем 3 уровне, т.е почти полный запрет(либо полный), туда ещё и Китай входит, Казахстан находится на 2 уровне (с некоторым ограничениями), так что импорт из Казахстана и Китая отпадает)), а на что тогда надо надеется :? На импортеров которые цену в 2 раза завысят :? Кстати крым почему то жёлтый))
Короче всё ужасно
Кстати, модель теперь доступна в популярных инструментах!
• GGUF версии (bf16, q8, q6, q5, q4)
• Ollama (bf16, q8, q6, q5, q4)
Еще можно запускать в lm-studio, вот небольшой гайд.
ставлю ставку на то что у них мощностей не хватит тупо))
Это ж Россия, можно условно сказать майнинг по затратам электричества = затратам электричества для цодов на обучения ИИ. А майнинг во многих регионах запретили.
Да и ещё, вы видели какую карту сделали в США по экспорту и импорту графических ускорителей(и не только) :? Россия там на самом последнем 3 уровне, т.е почти полный запрет(либо полный), туда ещё и Китай входит, Казахстан находится на 2 уровне (с некоторым ограничениями), так что импорт из Казахстана и Китая отпадает)), а на что тогда надо надеется :? На импортеров которые цену в 2 раза завысят :? Кстати крым почему то жёлтый))Короче всё ужасно
Сейчас бы верить картинкам. Китай топ по майнингу в мире, но карт нет) Кто эту карту рисовал, и какой васян неизвестно. Всё обходится в современном мире, и все эти статистики высосаны из пальца. Как будто на каждой карте GPS чип находится ей богу (Да и его бы выпаивали в акурат ).
Кажется сбер идет в правильную сторону - респект за выпуск модели. Туповата конечно наверное по сравнению с другими open-source конкурентами, но ждем новых релизов.
Open Source is the way.
Из-за MoE архитектуры наверное будет тяжело файнтюнить, но зато должно быстро работать на процессоре (если работает?).
Хотелось бы проверить это с llama.cpp собственно скачиваю и попытаюсь конвертировать, надежда на то что архитектура такая же как в deepseek и благодаря этому правки будут не нужны. А так llama.cpp позволяет поддержать инференс на гораздо более обширном числе устройств.
Чувак, это же просто очередной файтюн оригинального китайского квена. Конечно же она будет тупее своего оригинала.