/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-7B
Библиотека
transformers
Опубликована
18 сен 2024

Ссылки

Hugging Face

Vapor_7B

FourOhFour
Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Дообученная разговорная модель Qwen2.5 с 7,1 млрд параметров для многоязычной генерации текста и диалогов.

73скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены27 апр 2025

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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Vapor_7B — дообученная разговорная модель семейства Qwen2.5, созданная на основе Qwen/Qwen2.5-7B. Она предназначена для генерации текста в диалоге и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2 и формат safetensors.

Модель можно применять для ведения диалогов и генерации текста на нескольких языках, включая русский, английский, китайский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. Она распространяется по лицензии Apache-2.0. README не содержит дополнительных сведений о настройке дообучения или результатах оценки качества.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоговом формате
  • создание черновиков и продолжение текста
  • многоязычный чат на русском и других поддерживаемых языках

Ограничения

README не приводит оценок качества, поэтому пригодность для конкретных сценариев по имеющимся данным не установлена.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face
base_model: Qwen/Qwen2.5-7B
model_type: AutoModelForCausalLM
tokenizer_type: AutoTokenizer

load_in_8bit: false
load_in_4bit: false
strict: false

datasets:
  - path: PocketDoc/Dans-MemoryCore-CoreCurriculum-Small
    type: sharegpt
    conversation: chatml
  - path: NewEden/Kalo-Opus-Instruct-22k-Refusal-Murdered
    type: sharegpt
    conversation: chatml
  - path: Epiculous/Synthstruct-Gens-v1.1-Filtered-n-Cleaned
    type: sharegpt
    conversation: chatml
  - path: NewEden/Gryphe-Sonnet-3.5-35k-Subset
    type: sharegpt
    conversation: chatml
  - path: Nitral-AI/Reasoning-1shot_ShareGPT
    type: sharegpt
    conversation: chatml
  - path: Nitral-AI/GU_Instruct-ShareGPT
    type: sharegpt
    conversation: chatml
  - path: Nitral-AI/Medical_Instruct-ShareGPT
    type: sharegpt
    conversation: chatml

chat_template: chatml

val_set_size: 0.01
output_dir: ./outputs/out

adapter:
lora_r:
lora_alpha:
lora_dropout:
lora_target_linear:

sequence_len: 8192
# sequence_len: 32768
sample_packing: true
eval_sample_packing: false
pad_to_sequence_len: true

plugins:
  - axolotl.integrations.liger.LigerPlugin
liger_rope: true
liger_rms_norm: true
liger_swiglu: true
liger_fused_linear_cross_entropy: true

wandb_project: qwen7B
wandb_entity:
wandb_watch:
wandb_name: qwen7B
wandb_log_model:

gradient_accumulation_steps: 32
micro_batch_size: 1
num_epochs: 2
optimizer: adamw_bnb_8bit
lr_scheduler: cosine
learning_rate: 0.00001
weight_decay: 0.05

train_on_inputs: false
group_by_length: false
bf16: auto
fp16:
tf32: true

gradient_checkpointing: true
early_stopping_patience:
resume_from_checkpoint:
local_rank:
logging_steps: 1
xformers_attention:
flash_attention: true

warmup_ratio: 0.1
evals_per_epoch: 4
eval_table_size:
eval_max_new_tokens: 128
saves_per_epoch: 2

debug:
deepspeed:
fsdp:
fsdp_config:

special_tokens:
  pad_token: <pad>

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
ba4b632

0 моделей

    Создать бенчмарк