Uploaded finetuned model
- Developed by: RangareddyJulakanti
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Llama-3.2-3B-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 3,2 млрд
- Размер весов
- 6,4 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Llama-3.2-3B-bnb-4bit
- Опубликована
- 6 сен 2026
Ссылки
java-fullstack-interview-model
Дообученная модель Llama 3.2 для генерации текста, ориентированная по названию на подготовку к собеседованиям по Java и full-stack-разработке.
224скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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
Модель RangareddyJulakanti/java-fullstack-interview-model — дообученная RangareddyJulakanti языковая модель семейства Llama 3.2 с 3,2 млрд параметров, созданная на базе unsloth/Llama-3.2-3B-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. В карточке она обозначена как модель для генерации текста; название указывает на применение при подготовке к собеседованиям по Java и full-stack-разработке.
Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указан контекст длиной до 131 072 токенов и английский язык. Лицензия — Apache-2.0. README не приводит сведения о тренировочных данных, проверке качества или конкретных специализациях ответов, поэтому пригодность для широкого круга вопросов по Java и full-stack-разработке не подтверждена подробными оценками.
Сценарии применения
- Подготовка ответов на вопросы для собеседования по Java
- Практика технических вопросов по full-stack-разработке
- Генерация примеров ответов на вопросы о разработке ПО
Ограничения
README не описывает обучающие данные и результаты оценки качества; специализацию по Java и full-stack следует считать ориентиром, заданным названием модели.
Для каких профессий подходит3
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.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель
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
- 9c434f8