/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
23 дек 2023

flux-7b-v0.1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на базе Mistral 7B диалоговая модель для помощи разработчикам с Flux, Flagger, GitOps и SOPS.

69скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены13 янв 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

chanwit/flux-7b-v0.1 — языковая модель сообщества Open Flux AI, созданная на базе Mistral 7B и дообученная для вопросов о Flux, Flagger, GitOps и SOPS. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров, поддержкой диалогов и контекстом до 32 768 токенов; опубликована в формате safetensors.

Модель предназначена для помощи разработчикам: она отвечает на вопросы о GitOps-инструментах, командах Flux и связанных Custom Resources. В README авторы заявляют, что модель лучше ChatGPT в этих предметных областях, однако независимые результаты оценки не приведены. Модель ориентирована на английский язык. Лицензия — Apache 2.0.

Сценарии применения

  • получение справки по Flux и его командам
  • вопросы о настройке и использовании Flagger
  • объяснение концепций GitOps
  • получение ответов о SOPS
  • поиск сведений о Flux Custom Resources

Ограничения

Специализация ограничена главным образом Flux, Flagger, GitOps и SOPS; заявление о превосходстве над ChatGPT в README не сопровождается независимой оценкой.

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

Open Flux AI

Open Flux AI - Empowering developers with AI-driven Continuous Delivery solutions.

Welcome to Open Flux AI, a community initiative stemming from the Kube-7B project, dedicated to advancing AI expertise in Flux, Flagger, and Continuous Delivery technologies. Our mission is to use the power of AI to simplify and enhance the way developers interact with Flux and technologies around it.

Our first focus is on fine-tuning AI models to specialize in key areas such as Flux, Flagger, GitOps, and SOPS. By leveraging the raw data from Kube-7B and applying targeted Embedding techniques, we aim to create models that are highly proficient in these specific domains.

Our first major deliverable is flux-7b, a model based on Mistral 7B. flux-7b currently understands the basic knowledge of Flux, Flagger, GitOps, and SOPS. flux-7b has demonstrated to be better than ChatGPT in these contexts. See the screenshot.

g245

Getting Started

To begin using flux-7b, follow this simple command:

ollama run chanwit/flux-7b

The GGUF files of this model can be obtained from HuggingFace.

We are planning to delivery our models in other formats like Llamafiles and Docker Containers. Please stay tuned.

Models

  • flux-7b: Our first model, built on Mistral 7B, is designed to provide assistance in Flux, Flagger, GitOps, and SOPS.

Datasets

At the beginning, the Open Flux AI project shares its foundational dataset with the Kube-7B project but refines it to focus on specific areas. We continuously work on expanding our dataset, especially in areas like Flux commands and Custom Resources, to further enhance the model's capabilities.

Contributions

We welcome and greatly appreciate contributions, especially in the form of question and answer pairs. We are seeking contributions for new datasets centered around knowledge of Flux commands and CR generations.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
566b7dc

0 моделей