Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 32 млрд
- Размер весов
- 34,3 ГБ
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Опубликована
- 28 ноя 2024
Ссылки
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-FP8-dynamic
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.
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
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
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
vLLM
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- c74c75c