Instructions to use moonshotai/Kimi-K3 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use moonshotai/Kimi-K3 with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("image-text-to-text", model="moonshotai/Kimi-K3", trust_remote_code=True)# pip install -U transformers accelerate # Load model directly from transformers import AutoModel model = AutoModel.from_pretrained("moonshotai/Kimi-K3", trust_remote_code=True, device_map="auto") - Inference
- HuggingChat
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- vLLM
How to use moonshotai/Kimi-K3 with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "moonshotai/Kimi-K3" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "moonshotai/Kimi-K3", "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/moonshotai/Kimi-K3
- SGLang
How to use moonshotai/Kimi-K3 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 "moonshotai/Kimi-K3" \ --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": "moonshotai/Kimi-K3", "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 "moonshotai/Kimi-K3" \ --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": "moonshotai/Kimi-K3", "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 moonshotai/Kimi-K3 with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/moonshotai/Kimi-K3
Request: api
Здравствуйте! Я развиваю свой небольшой AI-проект и сейчас активно изучаю возможности современных AI-моделей. Я пока не могу позволить себе дорогие тарифы или большие расходы на API.
Я хотел бы узнать, можете ли вы предоставить мне какую-нибудь поддержку для моего проекта — например, бесплатный или сильно сниженный доступ к API, расширенным функциям, дополнительным лимитам или тестовому доступу к новым возможностям
Я не прошу постоянный бесплатный доступ — даже временный trial или небольшой грант на использование API был бы для меня очень полезен. Взамен я готов активно тестировать функции, находить ошибки и давать подробную обратную связь.
Буду очень благодарен, если вы сможете рассмотреть такую возможность. Спасибо!