Instructions to use Gen2B/Irbis-7b-v0.1 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use Gen2B/Irbis-7b-v0.1 with Transformers:

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

pipe = pipeline("text-generation", model="Gen2B/Irbis-7b-v0.1")

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Gen2B/Irbis-7b-v0.1")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Gen2B/Irbis-7b-v0.1")

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps Settings

vLLM

How to use Gen2B/Irbis-7b-v0.1 with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "Gen2B/Irbis-7b-v0.1"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "Gen2B/Irbis-7b-v0.1",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/Gen2B/Irbis-7b-v0.1

SGLang

How to use Gen2B/Irbis-7b-v0.1 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 "Gen2B/Irbis-7b-v0.1" \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "Gen2B/Irbis-7b-v0.1",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'

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 "Gen2B/Irbis-7b-v0.1" \
        --host 0.0.0.0 \
        --port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "Gen2B/Irbis-7b-v0.1",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'

Docker Model Runner
How to use Gen2B/Irbis-7b-v0.1 with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/Gen2B/Irbis-7b-v0.1
```
Browse Quantizations to use this model in llama.cpp, Ollama, LM Studio, or any compatible app.

Irbis-7B

Irbis-7B - это языковая модель на основе архитектуры трансформеров, адаптированная для казахского языка.

Улучшенный токенизатор - словарь токенизатора был расширен с 32к до 60к токенов, включая больше казахских слов, что улучшило эффективность токенизации для казахского языка.
Предварительное обучение - модель была предобучена на 20 ГБ преимущственно казахских и немного русских текстов для настройки с новым токенизатором.

В результате модель показывает значительно лучшее качество работы с казахским языком по сравнению с прочими моделями из открытых источников. За счет нового токенизатора увеличилась скорость генерации текста в 3-4 раза, также оптимизировалось заполнение контекстного окна.

Подробнее можно почитать в статье.

Попробовать

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig
import torch

model_name = "Gen2B/Irbis-7b-v0.1"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    return_dict=True,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

prompt = "Сұрақ: Шөп неге жасыл?\nЖауап: "

input_ids = tokenizer([prompt], return_tensors = "pt")["input_ids"].to("cuda")

generation_config = GenerationConfig(
    temperature=0.6,
    repetition_penalty=1.15
)
print("Generating...")
generation_output = model.generate(
    input_ids=input_ids,
    generation_config=generation_config,
    return_dict_in_generate=True,
    output_scores=True,
    max_new_tokens=2048,
    pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
)
for s in generation_output.sequences:
    print(tokenizer.decode(s)) # Өсімдіктер ауасыз өмір сүре алмайды, сондықтан олар жасыл түсті болады.

Downloads last month: 19

Safetensors

Model size

7B params

Tensor type

F16

Model tree for Gen2B/Irbis-7b-v0.1

Quantizations

4 models

Space using Gen2B/Irbis-7b-v0.1 1

Collection including Gen2B/Irbis-7b-v0.1

Irbis

Collection

The first Kazakh large language model • 2 items • Updated Mar 11, 2025 • 1