Instructions to use prefeitura-rio/Rio-3.5-Open-397B with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use prefeitura-rio/Rio-3.5-Open-397B with Transformers:

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

pipe = pipeline("image-text-to-text", model="prefeitura-rio/Rio-3.5-Open-397B")
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 AutoProcessor, AutoModelForMultimodalLM

processor = AutoProcessor.from_pretrained("prefeitura-rio/Rio-3.5-Open-397B")
model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained("prefeitura-rio/Rio-3.5-Open-397B", device_map="auto")
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?"}
        ]
    },
]
inputs = processor.apply_chat_template(
	messages,
	add_generation_prompt=True,
	tokenize=True,
	return_dict=True,
	return_tensors="pt",
).to(model.device)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=40)
print(processor.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:]))

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps Settings

vLLM

How to use prefeitura-rio/Rio-3.5-Open-397B with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "prefeitura-rio/Rio-3.5-Open-397B"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "prefeitura-rio/Rio-3.5-Open-397B",
		"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/prefeitura-rio/Rio-3.5-Open-397B

SGLang

How to use prefeitura-rio/Rio-3.5-Open-397B 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 "prefeitura-rio/Rio-3.5-Open-397B" \
    --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": "prefeitura-rio/Rio-3.5-Open-397B",
		"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 "prefeitura-rio/Rio-3.5-Open-397B" \
        --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": "prefeitura-rio/Rio-3.5-Open-397B",
		"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 prefeitura-rio/Rio-3.5-Open-397B with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/prefeitura-rio/Rio-3.5-Open-397B
```

Que Coisa Maravilhosa/Conta comigo no próxima!!

#13

by Guilherme34 - opened Jun 14

Discussion

Guilherme34

Jun 14

Acabei de ver o modelo em pratica, eu não tenho nem palavras pra descrever a minha felicidade, se precisarem de um pesquisador e coder pra fazer a pesquisa e/ou treinamento do próximo modelo por favor contem comigo, adoraria fazer parte do time

sou do Team Mradermacher, fazemos a maior parte das quantizações dos modelos de IA do huggingface, eu sou o unico brasileiro do time e seria um prazer enorme trabalhar com vocês no próximo modelo!!!

Guilherme34

Jun 14

•

edited Jun 14

Ja estamos quantizando esses modelos na conta principal do time, mradermacher

Guilherme34 changed discussion status to closed Jun 14

Guilherme34 changed discussion status to open Jun 14

amarosnithe

Jun 16

Olha cara, se você realmente faz parte da equipe Mradermacher, meus sinceros pesames.. Eu admiro muito o trabalho dessa equipe e sua contribuição/legado historico na historia das IAs, mas infelizmente vocês perderam tempo com esse modelo aqui (se vocês já quantizaram ou ainda tão quantizando ele). Esses desenvolvedores do Rio tiraram as weights, simplesmente sumiram com elas, não conseguem "achar" elas (tão enrolando), e pra piorar a situação tem alegações de que eles simplesmente só fizeram um CTRL+C, CTRL+V com o NEX N2 Pro (não fizeram um merge ou distilação de verdade como eles alegam).

Eu recomendo que a partir de agora, vocês verifiquem qualquer modelo que vocês pretenderem a quantizar (pra evitar que vocês perdam tempo com possiveis situação de fraude como essa). Continuem com o bom trabalho!

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