This is a copy of: https://huggingface.co/hf-internal-testing/tiny-random-gpt2
Changes: use old format for pytorch_model.bin.
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Размер весов
- 13,6 МБ
- Архитектура
- gpt2 · dense
- Опубликована
- 2 мар 2022
Ссылки
tiny-random-gpt2
Компактная тестовая модель архитектуры GPT-2 для генерации текста и проверки совместимости инструментов Hugging Face.
819скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены14 окт 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.
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
akreal/tiny-random-gpt2 — копия тестовой модели hf-internal-testing/tiny-random-gpt2, предназначенная для проверки совместимости и работы инструментов экосистемы Hugging Face. Модель относится к архитектуре GPT-2 и использует библиотеку Transformers; в карточке также указана поддержка PyTorch и TensorFlow.
Модель предназначена для генерации текста и технических сценариев, включая тестирование загрузки чекпойнтов, токенизации, инференса и форматов хранения весов. Нативная длина контекста составляет 512 токенов, а в репозитории используется старый формат файла pytorch_model.bin.
Из-за тестового назначения и случайных весов модель не предназначена для получения осмысленного или качественного текста в прикладных системах. Она полезна как компактный стенд для автоматизированных тестов, проверки интеграций и совместимости форматов. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- тестирование загрузки GPT-2 в Transformers
- проверка инференса генерации текста
- тестирование токенизатора и пайплайна text-generation
- проверка совместимости PyTorch и TensorFlow
- проверка чтения старого формата pytorch_model.bin
Ограничения
Модель имеет тестовое назначение и случайные веса, поэтому не подходит для получения качественного осмысленного текста или использования в production-системах. Контекст ограничен 512 токенами.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели
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
- GPT2LMHeadModel
- Ревизия весов
- 97cd06c