CodeBarcenas
Model specialized in the Python language
Based on the model: WizardLM/WizardCoder-Python-13B-V1.0
And trained with the dataset: mlabonne/Evol-Instruct-Python-1k
Made with ❤️ in Guadalupe, Nuevo Leon, Mexico 🇲🇽
Характеристики
- Контекст
- 16 384 токена
- Параметры
- 12,9 млрд
- Размер весов
- 26 ГБ
- Лицензия
- Llama 2
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 4 ноя 2023
Ссылки
CodeBarcenas-13b
Дообученная на инструкциях по Python модель Llama для генерации кода и помощи с задачами программирования.
57скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 ноя 2023
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
CodeBarcenas-13b — языковая модель для генерации кода на Python, разработанная автором репозитория Danielbrdz. Она основана на WizardLM/WizardCoder-Python-13B-V1.0 и дообучена на наборе mlabonne/Evol-Instruct-Python-1k. Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит 12,9 млрд параметров; для запуска доступны веса PyTorch, контекст — до 16 384 токенов.
Модель предназначена для генерации и продолжения кода Python, а также для ответов на инструкции и вопросы по этому языку программирования. Указана лицензия llama2. В README не приведены результаты оценки качества или подробные сведения об ограничениях; качество ответов может зависеть от формулировки запроса и обучающих данных.
Сценарии применения
- генерация функций на Python по текстовому описанию
- написание скриптов Python для автоматизации
- создание примеров кода Python по инструкции
- получение подсказок по реализации задачи на Python
Ограничения
Модель специализирована на Python; подтверждённые результаты сравнительной оценки и подробные ограничения в карточке не приведены.
Для каких профессий подходит8
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- ac5285b