Instructions to use thongbuind/SAI-for-VinFast-Q8_0_375M with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- llama.cpp
How to use thongbuind/SAI-for-VinFast-Q8_0_375M with llama.cpp:
Install (macOS, Linux)
curl -LsSf https://llama.app/install.sh | sh # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf thongbuind/SAI-for-VinFast-Q8_0_375M:Q8_0 # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf thongbuind/SAI-for-VinFast-Q8_0_375M:Q8_0
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf thongbuind/SAI-for-VinFast-Q8_0_375M:Q8_0 # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf thongbuind/SAI-for-VinFast-Q8_0_375M:Q8_0
Use pre-built binary
# Download pre-built binary from: # https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./llama-server -hf thongbuind/SAI-for-VinFast-Q8_0_375M:Q8_0 # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf thongbuind/SAI-for-VinFast-Q8_0_375M:Q8_0
Build from source code
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git cd llama.cpp cmake -B build cmake --build build -j --target llama-server llama-cli # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./build/bin/llama-server -hf thongbuind/SAI-for-VinFast-Q8_0_375M:Q8_0 # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf thongbuind/SAI-for-VinFast-Q8_0_375M:Q8_0
Use Docker
docker model run hf.co/thongbuind/SAI-for-VinFast-Q8_0_375M:Q8_0
- LM Studio
- Jan
- vLLM
How to use thongbuind/SAI-for-VinFast-Q8_0_375M with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "thongbuind/SAI-for-VinFast-Q8_0_375M" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "thongbuind/SAI-for-VinFast-Q8_0_375M", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/thongbuind/SAI-for-VinFast-Q8_0_375M:Q8_0
- Ollama
How to use thongbuind/SAI-for-VinFast-Q8_0_375M with Ollama:
ollama run hf.co/thongbuind/SAI-for-VinFast-Q8_0_375M:Q8_0
- Unsloth Desktop
- Docker Model Runner
How to use thongbuind/SAI-for-VinFast-Q8_0_375M with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/thongbuind/SAI-for-VinFast-Q8_0_375M:Q8_0
- Lemonade
How to use thongbuind/SAI-for-VinFast-Q8_0_375M with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull thongbuind/SAI-for-VinFast-Q8_0_375M:Q8_0
Run and chat with the model
lemonade run user.SAI-for-VinFast-Q8_0_375M-Q8_0
List all available models
lemonade list
- Atomic Chat
SAI-for-VinFast-Q8_0_375M
Checkpoint SAI-for-VinFast 375M, dành cho tác vụ trợ lí ảo trên xe VinFast. Có 375.194.624 tham số, 24 layer, d_model=1024, 16 query head và 4 KV head.
Bản đã quantize 8 bit Q8_0, định dạng GGUF; norm giữ F32.
File trọng số: SAI-for-VinFast-Q8_0_375M.gguf.
Config và tokenizer đã nằm trong file GGUF, không cần tải riêng.
Dùng llama.cpp revision cb7934c52ca8710994b2ecc19775ebefcfdb8d01
và áp dụng llama-ugm-byte-fallback.patch đi kèm trước khi build runtime:
git -C /path/to/llama.cpp checkout cb7934c52ca8710994b2ecc19775ebefcfdb8d01
git -C /path/to/llama.cpp apply /absolute/path/to/llama-ugm-byte-fallback.patch
Sau đó build llama.cpp cho máy của bạn và load file GGUF. Dùng chat template trong GGUF, nội dung tiếng Việt được lowercase. Patch cần thiết để giữ đúng byte fallback của tokenizer SAI; llama.cpp stock/Ollama chưa được xác minh.
License trọng số chưa được chủ sở hữu chỉ định.
Kiểm chứng checkpoint cập nhật ngày 10/10/2026
Trọng số 380.55 MiB. Tokenizer khớp 13/13 trường hợp;
logits hữu hạn ở 45 điểm, gồm prefill và decode có KV cache đến context 1024.
Max relative RMSE=0.032482; max KL=0.006738;
top-1 khớp FP32 45/45 điểm.
Đây là kiểm chứng kỹ thuật, chưa đánh giá chất lượng câu trả lời trên held-out VinFast.
Hash nguồn, tokenizer, patch và trọng số nằm trong manifest.json.
- Downloads last month
- 13
8-bit