Instructions to use 5CD-AI/Vintern-3B-beta with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use 5CD-AI/Vintern-3B-beta with Transformers:

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

pipe = pipeline("image-text-to-text", model="5CD-AI/Vintern-3B-beta", trust_remote_code=True)
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/p-blog/candy.JPG"},
            {"type": "text", "text": "What animal is on the candy?"}
        ]
    },
]
pipe(text=messages)

# Load model directly
from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained("5CD-AI/Vintern-3B-beta", trust_remote_code=True, dtype="auto")

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps Settings

vLLM

How to use 5CD-AI/Vintern-3B-beta with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "5CD-AI/Vintern-3B-beta"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "5CD-AI/Vintern-3B-beta",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": [
					{
						"type": "text",
						"text": "Describe this image in one sentence."
					},
					{
						"type": "image_url",
						"image_url": {
							"url": "https://cdn.britannica.com/61/93061-050-99147DCE/Statue-of-Liberty-Island-New-York-Bay.jpg"
						}
					}
				]
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/5CD-AI/Vintern-3B-beta

SGLang

How to use 5CD-AI/Vintern-3B-beta 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 "5CD-AI/Vintern-3B-beta" \
    --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": "5CD-AI/Vintern-3B-beta",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": [
					{
						"type": "text",
						"text": "Describe this image in one sentence."
					},
					{
						"type": "image_url",
						"image_url": {
							"url": "https://cdn.britannica.com/61/93061-050-99147DCE/Statue-of-Liberty-Island-New-York-Bay.jpg"
						}
					}
				]
			}
		]
	}'

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 "5CD-AI/Vintern-3B-beta" \
        --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": "5CD-AI/Vintern-3B-beta",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": [
					{
						"type": "text",
						"text": "Describe this image in one sentence."
					},
					{
						"type": "image_url",
						"image_url": {
							"url": "https://cdn.britannica.com/61/93061-050-99147DCE/Statue-of-Liberty-Island-New-York-Bay.jpg"
						}
					}
				]
			}
		]
	}'

Docker Model Runner
How to use 5CD-AI/Vintern-3B-beta with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/5CD-AI/Vintern-3B-beta
```

khang119966 commited on Oct 25, 2024

Commit

d746118

verified ·

1 Parent(s): c3361a4

Update README.md

Browse files

Files changed (1) hide show

README.md +22 -0

README.md CHANGED Viewed

@@ -137,6 +137,28 @@ y = -3
 Cuối cùng là dòng chữ "Vậy hpt đã cho có no! (x; y) = (2; -3)"
 ```
 ## Quickstart

 Cuối cùng là dòng chữ "Vậy hpt đã cho có no! (x; y) = (2; -3)"
 ```
+<div align="center">
+  <img src="ex_4.jpg" width="400"/>
+</div>
+```
+User: <image>
+Mô tả hình ảnh chi tiết.
+Assistant: Bức ảnh minh họa quá trình xử lý hình ảnh bằng mạng lưới thần kinh nhân tạo (CNN). Bức ảnh được chia thành 3 phần chính:
+1. **Phần đầu tiên:** Hiển thị một hình ảnh của một chiếc xe hơi màu trắng với dòng chữ "input image" ở bên dưới.
+2. **Phần thứ hai:** Hiển thị 6 khối vuông, mỗi khối đại diện cho một lớp trong mạng CNN. Các lớp được đánh số thứ tự từ trái sang phải:
+    * Convolutional layer
+    * Pooling layer
+    * Convolutional layer
+    * Pooling layer
+    * Fully-connected layer
+    * Predicted class
+3. **Phần thứ ba:** Hiển thị một hình ảnh với dòng chữ "car" ở bên dưới.
+Một mũi tên màu đen nối các khối vuông với nhau, thể hiện quá trình truyền dữ liệu giữa các lớp.
+```
 ## Quickstart