/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
8 сен 2026

daft-qwen2.5-coder-7b-instruct-checkpoint-3500

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Qwen2.5-Coder-7B модель для перевода ассемблерных функций GPU с NVIDIA на AMD.

35скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 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.

  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

DAFT Qwen2.5-Coder-7B-Instruct checkpoint 3500 — это чекпойнт модели Qwen, дообученной Ahmed Heakl полным supervised fine-tuning для перевода ассемблерного кода NVIDIA GPU в ассемблерный код AMD GPU. Модель основана на Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, имеет около 7,1 млрд параметров и использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM. Репозиторий содержит веса Safetensors и токенизатор; заявленная длина контекста — 32 768 токенов.

Модель предназначена для преобразования GPU-функций между диалектами ассемблера NVIDIA и AMD. Её обучали на парах функций из набора daft-sm89-rdna-functions; checkpoint 3500 сохранён после 3 500 шагов из 10 219 запланированных. Проверка включала потери на выборках CASS и Rodinia, использованных для отбора чекпойнта; независимое итоговое тестирование и функциональная корректность не подтверждены. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод ассемблерных функций NVIDIA GPU в ассемблер AMD GPU
  • адаптация GPU-кода между архитектурами NVIDIA и AMD
  • генерация AMD GPU assembly по исходному NVIDIA GPU assembly

Ограничения

Это промежуточный чекпойнт после 3 500 из 10 219 запланированных шагов; функциональная корректность переведённого кода не установлена. Указанные в карточке проверки использовались для отбора чекпойнта и не являются независимым итоговым тестированием.

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

DAFT Qwen2.5-Coder-7B-Instruct — checkpoint 3500

Latest saved checkpoint from full supervised fine-tuning for NVIDIA GPU assembly to AMD GPU assembly translation. Training was stopped by the user after logged step 3,595. This is the latest saved checkpoint, not an export of the unsaved step-3,595 state.

  • Base model: Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, revision c03e6d358207e414f1eca0bb1891e29f1db0e242.
  • Optimizer step: 3,500 of 10,219 planned steps; one epoch, all 163,495 eligible training pairs.
  • Dataset: ahmedheakl/daft-sm89-rdna-functions, revision a833e9887bb5e3623c52dc0ce57480784fd77ce6.
  • Context: 32,768 total prompt and response tokens; full fine-tuning, BF16, two H200s, ZeRO-3, effective batch 16.
  • Leakage policy: benchmarks_exact_v2, excluding only exact whitespace-normalized source OR target benchmark matches from training.
  • Validation: target cross-entropy on 281 eligible CASS pairs and 337 eligible Rodinia pairs. These suites are used for checkpoint selection, not independent final testing. Functional correctness has not been established.
  • Export includes model weights and tokenizer. DeepSpeed optimizer/RNG state remains in the local training checkpoint and is not included in this model repository.
  • Training code: https://github.com/aasim-m/DAFT-experiment-setup
  • W&B: https://wandb.ai/daft/daft-asplos/runs/9fd9f1100493

Input format

Use the tokenizer's chat template with a user message containing:

Translate the following NVIDIA GPU assembly function into corresponding AMD GPU assembly. Preserve the function's behavior. Return only the translated assembly, without explanations or Markdown fences.
<your NVIDIA assembly function>

Validation losses at step 3500

  • eval_qwen25_cass_validation_loss: 0.07435634732246399
  • eval_qwen25_rodinia_validation_loss: 0.15731622278690338

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
cead72d

0 моделей