/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
32 млрд
Размер весов
34,3 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Опубликована
28 ноя 2024

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-FP8-dynamic

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

RedHatAI/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-FP8-dynamic — это вариант instruction-tuned языковой модели Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, опубликованный Red Hat AI и представленный в формате FP8 dynamic quantization.

1 257скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 ноя 2024

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

Базовую модель разработала команда Qwen компании Alibaba Cloud. Это каузальная текстовая модель, ориентированная прежде всего на генерацию, понимание, исправление и рассуждение по программному коду, а также на использование в кодовых ассистентах и code-agent сценариях.

Исходная модель содержит около 32,5 млрд параметров, построена на архитектуре Qwen2 с 64 слоями и Grouped-Query Attention: 40 голов для запросов и 8 для ключей и значений. Заявлена поддержка контекста до 131 072 токенов; базовая конфигурация рассчитана на 32 768 токенов, а для более длинных входов применяется YaRN. Модель работает с текстом на входе и выходе. Qwen2.5-Coder обучалась на корпусе свыше 5,5 трлн токенов и демонстрирует возможности работы более чем с 40 языками программирования, включая генерацию, завершение, рефакторинг и исправление кода.

Вариант FP8 dynamic квантует веса и активации линейных операторов трансформера с 16 до 8 бит, что примерно вдвое снижает требования к памяти и размер файлов и может повысить пропускную способность матричных вычислений. Компромиссом является использование квантизированной версии вместо исходной точности; конкретные результаты потери качества для этого репозитория в найденной карточке не приведены. Для исходной Qwen2.5-Coder-32B-Instruct указана лицензия Apache 2.0, однако на странице точного репозитория RedHatAI отдельная лицензия и полноценная карточка модели не указаны.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
c74c75c

0 моделей