lightx2v/MiniMax-H3-Prompt-Rewriter-LoRA
Modelo de modelo — 353 downloads e 121 curtidas no Hugging Face.
Hugging Face · Modelos
·lightx2v
·
·↓ 353
·♥ 121
O modelo lightx2v/MiniMax-H3-Prompt-Rewriter-LoRA aparece entre os mais comentados do Hugging Face — um termômetro do que a comunidade está realmente usando agora na tarefa de modelo.
Ficha técnica
- Tarefa: modelo
- Biblioteca:
peft - Formatos: safetensors
- Downloads: 353 · Curtidas: 121
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 = "lightx2v/MiniMax-H3-Prompt-Rewriter-LoRA"
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 lightx2v/MiniMax-H3-Prompt-Rewriter-LoRATags
peft safetensors lora prompt-rewriting minimax-h3 text-to-audio-video audio-video-generation en
// relacionados
Leia também
Editorial
O modelo que continua aprendendo depois de entregue: dentro do Macaron-V1
Blog
Novo Nordisk e AWS levam IA agêntica à descoberta de medicamentos
Blog
Nvidia garante o valor de seus próprios chips para destravar US$ 500 bilhões em financiamento de infraestrutura de IA
Modelo