/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Опубликована
29 янв 2025

MawaredHR_Deepseek

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная модель Qwen2 для рассуждений и поддержки решений по вопросам управления персоналом на английском языке.

28скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 янв 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.

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

MawaredHR/MawaredHR_Deepseek — языковая модель Daemontatox, дообученная на базе unsloth/deepseek-r1-distill-qwen-7b-unsloth-bnb-4bit для рассуждений по вопросам управления персоналом. Она построена на архитектуре Qwen2 и содержит 7,1 млрд параметров; модель принимает текст и генерирует текстовые ответы. Карточка указывает английский язык, а метаданные — контекст до 131 072 токенов.

Модель предназначена для ответов на сложные запросы HR-специалистов и поддержки решений с учётом кадровых политик и нормативных требований. Она может формулировать логичные, структурированные ответы и учитывать контекст запроса. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на сложные вопросы сотрудников о кадровых политиках
  • поддержка HR-специалистов при разборе кадровых ситуаций
  • подготовка структурированных ответов по внутренним правилам компании
  • анализ запросов о кадровых процедурах и нормативных требованиях

Ограничения

Модель ориентирована на HR-сценарии и английский язык; ответы о политиках и нормативных требованиях следует проверять по актуальным первоисточникам.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

MaWared HR Reasoning Model

Model Details

Overview

This model is a finetuned version of the deepseek-r1-distill-qwen-7b model, optimized for MaWared HR reasoning. It was trained using Unsloth and Hugging Face's TRL library, enabling 2x faster training performance.

Features

  • HR Query Reasoning: Provides logical and well-structured responses to complex HR-related inquiries.
  • Decision Support: Assists HR professionals in making informed decisions based on policies and regulations.
  • Enhanced Performance: Optimized for deep reasoning and contextual understanding in HR-related scenarios.

Installation

To use this model, install the required dependencies:

pip install torch transformers accelerate unsloth

Usage

You can load and use the model with the following Python snippet:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_name = "Daemontatox/mawared-hr-reasoning"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")

input_text = "How should I handle a conflict between employees?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
output = model.generate(**inputs, max_length=100)
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(response)

Acknowledgments

This model was developed using Unsloth and Hugging Face's TRL library. Special thanks to the open-source community for their contributions.

License This model is licensed under the Apache-2.0 license.

vbnet


Let me know if you need any modifications! 🚀

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
2f2e9b0

0 моделей