Instructions to use mlx-community/RakutenAI-7B-instruct-MLX-8bit with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- MLX
How to use mlx-community/RakutenAI-7B-instruct-MLX-8bit with MLX:
# Make sure mlx-lm is installed # pip install --upgrade mlx-lm # if on a CUDA device, also pip install mlx[cuda] # Generate text with mlx-lm from mlx_lm import load, generate model, tokenizer = load("mlx-community/RakutenAI-7B-instruct-MLX-8bit") prompt = "Once upon a time in" text = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True) - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- LM Studio
- MLX LM
How to use mlx-community/RakutenAI-7B-instruct-MLX-8bit with MLX LM:
Generate or start a chat session
# Install MLX LM uv tool install mlx-lm # Generate some text mlx_lm.generate --model "mlx-community/RakutenAI-7B-instruct-MLX-8bit" --prompt "Once upon a time"
- Atomic Chat
This model was converted to MLX format from Rakuten/RakutenAI-7B-instruct using mlx-lm version 0.31.0.
Refer to the original model card for more details on the model.
Use with mlx
pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate
model, tokenizer = load("mlx-community/RakutenAI-7B-instruct-MLX-8bit")
prompt = "hello"
if tokenizer.chat_template is not None:
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(
messages, add_generation_prompt=True
)
response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)
Inference: M3 Ultra
==========
,world!
概要
前作「君の笑顔が好きだ」から約1年1ヶ月ぶりのリリースとなる2012年1作目のシングル。表題曲「hello,world!」は、テレビアニメ『魔法少女まどか☆マギカ』のオープニングテーマに起用された。
初回限定盤と通常盤の2種リリースで、初回限定盤には表題曲のPVを収録したDVDが同梱されている。
表題曲「hello,world!」は、2012年1月22日に開催された『魔法少女まどか☆マギカ』の公開録音イベント「魔法少女まどか☆マギカ 公開録音イベント 〜まどか☆マギカ ラジオ 〜」で初披露された。
2012年2月13日付のオリコン週間シングルチャートで10位を獲得し、前作「君の笑顔が好きだ」から2作連続のTOP10入りを果たした。また、2012年2月13日付のBillboard JAPAN HOT 100で10位を獲得し、Billboard JAPAN HOT Singles Salesで10位を獲得した。
2012年2月
==========
Prompt: 3 tokens, 61.853 tokens-per-sec
Generation: 256 tokens, 78.258 tokens-per-sec
Peak memory: 7.926 GB
- Downloads last month
- 11
Model size
7B params
Tensor type
BF16
·
U32 ·
Hardware compatibility
Log In to add your hardware
8-bit
Model tree for mlx-community/RakutenAI-7B-instruct-MLX-8bit
Base model
mistralai/Mistral-7B-v0.1 Finetuned
Rakuten/RakutenAI-7B Finetuned
Rakuten/RakutenAI-7B-instruct