Uploaded finetuned model
- Developed by: DivyaTejaVenkat
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/meta-llama-3.1-8b-instruct-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- meta-llama-3.1-8b-instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 11 сен 2026
Ссылки
trading-llama-3.1-8b-nse
Дообученная на базе Llama 3.1 8B Instruct разговорная модель для генерации текста, заявленная как тематическая модель для торговли и NSE.
39скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 сен 2026
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
DivyaTejaVenkat/trading-llama-3.1-8b-nse — дообученная разговорная языковая модель семейства Llama 3.1, разработанная DivyaTejaVenkat на основе unsloth/meta-llama-3.1-8b-instruct-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и распространяется в формате safetensors. Максимальная длина контекста — 131072 токена.
Модель предназначена для генерации текста в диалоге; название указывает на тематику торговли и NSE, однако README не описывает конкретные торговые сценарии или качество на профильных задачах. Поддерживается английский язык. В метаданных отмечены возможности чата и интерфейс вызова инструментов, но подробности их реализации в карточке не раскрыты.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Результаты по торговым задачам и ограничения в этой области в карточке не приведены; выводы модели не следует считать подтверждёнными финансовыми рекомендациями.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом диалоге
- создание чат-бота с тематикой торговли и NSE
- подготовка текстовых ответов с использованием вызова инструментов
Ограничения
В README не приведены оценки качества и подробное описание обучающих данных или торговых сценариев. Финансовые выводы модели не подтверждены карточкой и требуют независимой проверки.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейIV.2Отраслевые задачиБанки, платежи и инвестицииAI помогает управлять финансовым риском, платежами, инвестиционным анализом и обслуживанием клиентов.37 задач1 723моделиII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели
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
- e2ef2db