Instructions to use selimaktas/MiniMax-M2.75-460B-A20B with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use selimaktas/MiniMax-M2.75-460B-A20B with Transformers:

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

pipe = pipeline("text-generation", model="selimaktas/MiniMax-M2.75-460B-A20B", trust_remote_code=True)

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("selimaktas/MiniMax-M2.75-460B-A20B", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("selimaktas/MiniMax-M2.75-460B-A20B", trust_remote_code=True)

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps Settings

vLLM

How to use selimaktas/MiniMax-M2.75-460B-A20B with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "selimaktas/MiniMax-M2.75-460B-A20B"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "selimaktas/MiniMax-M2.75-460B-A20B",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/selimaktas/MiniMax-M2.75-460B-A20B

SGLang

How to use selimaktas/MiniMax-M2.75-460B-A20B 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 "selimaktas/MiniMax-M2.75-460B-A20B" \
    --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": "selimaktas/MiniMax-M2.75-460B-A20B",
		"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 "selimaktas/MiniMax-M2.75-460B-A20B" \
        --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": "selimaktas/MiniMax-M2.75-460B-A20B",
		"prompt": "Once upon a time,",
		"max_tokens": 512,
		"temperature": 0.5
	}'

Docker Model Runner
How to use selimaktas/MiniMax-M2.75-460B-A20B with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/selimaktas/MiniMax-M2.75-460B-A20B
```

Draft model

by celikburak - opened Apr 23

Discussion

celikburak

Apr 23

Selim bey Minimax için Draft model olarak kullandığınız bi model var mı?

selimaktas

Owner Apr 26

Bu model düz Minimaxten farklı olduğundan yeni eğitmek gerekiyor. Düz Minimax kullanmadığımdan bilmiyorum onun için ne kullanılabileceğini, bulabilirseniz DFlash öneririm.

celikburak

Apr 30

Bu model düz Minimaxten farklı olduğundan yeni eğitmek gerekiyor. Düz Minimax kullanmadığımdan bilmiyorum onun için ne kullanılabileceğini, bulabilirseniz DFlash öneririm.

Minimax'in, qwen'deki gibi draft model desteği varmış. https://huggingface.co/thoughtworks/MiniMax-M2.5-Eagle3 burada gördüm.

nvidia/MiniMax-M2.7-NVFP4 reposuna bunu eklemeyi biliyor musunuz? ve tabi vaktiniz varsa. dual dgx spark kullananların baya işine yarayacaktır. grok'a göre head eklemek gerekiyomuş sadece ama biraz bilirkişi işiymiş

Upload images, audio, and videos by dragging in the text input, pasting, or clicking here.

Tap or paste here to upload images

· Sign up or log in to comment