/ Модель

Характеристики

Лицензия
Llama 3
Базовая модель
Meta-Llama-3-8B
Библиотека
llama.cpp
Опубликована
2 сен 2026

LlamaREST-IPD-GGUF

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

GGUF-модель на базе Llama 3, дообученная предсказывать зависимости параметров REST API для автоматической генерации тестов.

116скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 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

LlamaREST-IPD-GGUF — набор GGUF-вариантов модели, дообученной разработчиками проекта LlamaRestTest для предсказания зависимостей между параметрами REST API. Эти зависимости используются в автоматической генерации тестов API; модель предназначена для запуска в конвейере LlamaRestTest или через llama.cpp. В основе — Meta-Llama-3-8B, дообученная методом QLoRA; веса затем квантованы в формате GGUF с Q6_K. В репозитории представлены варианты на 2, 4 и 8 млрд параметров.

Модель специализируется на межпараметрических зависимостях в REST API, а не на широком диалоге. Карточка указывает английский язык. Лицензия — Llama 3 License (llama3); условия её применения следует соблюдать при использовании модели.

Сценарии применения

  • выявление зависимостей между параметрами REST API
  • подготовка входных данных для генерации API-тестов
  • автоматизация тестирования REST API в конвейере LlamaRestTest

Ограничения

Модель рассчитана на узкую задачу предсказания зависимостей параметров REST API и предназначена для использования в конвейере LlamaRestTest. Доступные варианты квантованы Q6_K, что может влиять на точность по сравнению с исходными весами.

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

LlamaREST-IPD (GGUF)

LlamaREST-IPD is a Small Language Model (SLM) fine-tuned to predict inter-parameter dependencies (IPDs) among REST API parameters, used by LlamaRestTest to improve automated REST API test generation.

It is one of the two SLMs used by LlamaRestTest; the companion model, LlamaREST-EX, generates realistic example values for parameters.

Models

Quantized with llama.cpp (Q6_K) from a Llama-3-8B base fine-tuned with QLoRA.

VariantFileSize
2BLlamaREST-IPD-2B.gguf~3.2 GB
4BLlamaREST-IPD-4B.gguf~4.9 GB
8BLlamaREST-IPD-8B.gguf~8.5 GB
F16Llama3-Ipd-Rest-8.0B-F16.gguf~16 GB

Download

pip install -U "huggingface_hub[cli]"
hf download codingsoo/LlamaREST-IPD-GGUF LlamaREST-IPD-8B.gguf --local-dir .

Usage

Intended to be run through the LlamaRestTest pipeline. To run the GGUF directly with llama.cpp:

./llama-cli -m LlamaREST-IPD-8B.gguf -p "your prompt"

Training

Fine-tuned from Llama-3-8B with QLoRA, then quantized with llama.cpp (Q6_K). Key hyperparameters:

  • 4-bit precision (nf4), compute dtype float16, no nested quantization
  • LoRA: r=64, alpha=16, dropout 0.1
  • 5 epochs, batch size 4, paged_adamw_32bit, LR 2e-4, weight decay 0.001, constant schedule, warmup ratio 0.03

Training data (Inter-Parameter Dependency): random1234321/REST-IPD.

License

The training/testing code is released under the MIT License. The model weights are derived from Meta Llama 3 and are therefore subject to the Meta Llama 3 Community License.

Citation

@article{kim2025llamaresttest,
  title={LlamaRestTest: Effective REST API Testing with Small Language Models},
  author={Kim, Myeongsoo and Sinha, Saurabh and Orso, Alessandro},
  journal={arXiv preprint arXiv:2501.08598},
  year={2025}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
d621c71

0 моделей