Inferact/Kimi-K3-DSpark

O modelo Inferact/Kimi-K3-DSpark aparece entre os mais comentados do Hugging Face — um termômetro do que a comunidade está realmente usando agora na tarefa de geração de texto.

Ficha técnica

Como rodar localmente

Carregue com a transformers usando o template de chat:

pip install -U transformers accelerate torch

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "Inferact/Kimi-K3-DSpark"
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id, torch_dtype="auto", device_map="auto"
)

msgs = [{"role": "user", "content": "Explique o que é entropia."}]
inputs = tok.apply_chat_template(
    msgs, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt"
).to(model.device)

out = model.generate(inputs, max_new_tokens=256)
print(tok.decode(out[0][inputs.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))

Para servir como API (recomendado para modelos grandes), use o vLLM:

pip install vllm
vllm serve Inferact/Kimi-K3-DSpark

Tags

vllm safetensors k3_dspark dspark speculative-decoding draft-model mla torchspec

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