Modelo
LLMs & Texto
mateogrgic/GLM-5.2-colibri-int4-with-int8-mtp
Modelo de modelo · MoE — 6.6 mil downloads e 71 curtidas no Hugging Face.
Hugging Face · Modelos
·mateogrgic
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O modelo mateogrgic/GLM-5.2-colibri-int4-with-int8-mtp 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
- Formatos: 4-bit, FP8, safetensors
- Licença: MIT
- Downloads: 6.6 mil · Curtidas: 71
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 = "mateogrgic/GLM-5.2-colibri-int4-with-int8-mtp"
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 mateogrgic/GLM-5.2-colibri-int4-with-int8-mtpTags
glm_moe_dsa int4 cpu moe expert-streaming colibri en zh
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