mistralai

/

Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1

like 4.2k

Follow

Mistral AI_ 2,624

i run test prompt:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

text = "Hello my name is"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=20)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

and i saw the next output:

tokenizer_config.json: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1.46k/1.46k [00:00<00:00, 157kB/s]
tokenizer.model: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 493k/493k [00:00<00:00, 7.31MB/s]
tokenizer.json: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1.80M/1.80M [00:00<00:00, 3.16MB/s]
special_tokens_map.json: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 72.0/72.0 [00:00<00:00, 22.0kB/s]
config.json: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 720/720 [00:00<00:00, 84.7kB/s]
model.safetensors.index.json: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 92.7k/92.7k [00:00<00:00, 822kB/s]
model-00001-of-00019.safetensors: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.89G/4.89G [00:37<00:00, 130MB/s]
model-00002-of-00019.safetensors: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.98G/4.98G [01:06<00:00, 75.5MB/s]
model-00003-of-00019.safetensors: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.98G/4.98G [00:47<00:00, 105MB/s]
model-00004-of-00019.safetensors: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.90G/4.90G [00:47<00:00, 104MB/s]
model-00005-of-00019.safetensors: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.98G/4.98G [00:48<00:00, 102MB/s]
model-00006-of-00019.safetensors: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.98G/4.98G [00:50<00:00, 99.6MB/s]
model-00007-of-00019.safetensors: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.90G/4.90G [00:47<00:00, 102MB/s]
model-00008-of-00019.safetensors: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.98G/4.98G [00:49<00:00, 101MB/s]
model-00009-of-00019.safetensors: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.98G/4.98G [00:49<00:00, 100MB/s]
model-00010-of-00019.safetensors: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.90G/4.90G [00:50<00:00, 97.0MB/s]
model-00011-of-00019.safetensors: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.98G/4.98G [00:45<00:00, 109MB/s]
model-00012-of-00019.safetensors: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.98G/4.98G [00:47<00:00, 104MB/s]
model-00013-of-00019.safetensors: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.98G/4.98G [00:52<00:00, 94.7MB/s]
model-00014-of-00019.safetensors: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.90G/4.90G [00:44<00:00, 109MB/s]
model-00015-of-00019.safetensors: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.98G/4.98G [00:52<00:00, 94.9MB/s]
model-00016-of-00019.safetensors: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.98G/4.98G [00:46<00:00, 107MB/s]
model-00017-of-00019.safetensors: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.90G/4.90G [00:47<00:00, 104MB/s]
model-00018-of-00019.safetensors: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.98G/4.98G [00:46<00:00, 107MB/s]
model-00019-of-00019.safetensors: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.22G/4.22G [00:41<00:00, 102MB/s]
Downloading shards: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 19/19 [15:59<00:00, 50.48s/it]
Loading checkpoint shards:  42%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                        | 8/19 [01:38<02:17, 12.54s/it]
Killed

As I understand, it happens because there are 7 shards in the repository in total. Where can I find the other shards to prevent this error from occurring?