/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
7,6 млрд
Размер весов
16,4 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
19 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

Terminal-dependency_management

cuong1692001
Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная Qwen3-8B для генерации текста и диалоговых задач управления зависимостями в терминале.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 июн 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Terminal-dependency_management — дообученная модель на базе Qwen/Qwen3-8B, созданная автором репозитория cuong1692001. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и, судя по названиям обучающих наборов, задач управления зависимостями в терминале.

Модель содержит 7,6 млрд параметров, использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и формат safetensors. Поддерживает контекст до 40 960 токенов. Базовая Qwen3-8B — многоязычная модель; конкретные языки и сильные стороны этого дообучения в карточке не описаны.

В метаданных указана лицензия other; конкретные условия использования в предоставленной карточке не раскрыты. README не приводит результаты оценки или подробные ограничения модели.

Сценарии применения

  • получение помощи по управлению зависимостями из терминала
  • генерация ответов на вопросы об установке и настройке зависимостей
  • диалоговая помощь при работе с пакетами и зависимостями

Ограничения

README не содержит оценок качества и подробностей о пределах применимости; назначение управления зависимостями следует из названий обучающих наборов. Указана лицензия other, но конкретные условия использования в предоставленных данных не приведены.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.7Разработка и данныеDevOps, облако и эксплуатация IT-системAI помогает развёртывать, наблюдать и оптимизировать цифровые системы и облачную инфраструктуру.20 задач7 196моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Terminal-dependency_management

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen3-8B on the nemotron_easy_dependency_management and the nemotron_medium_dependency_management datasets.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 1e-05
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • total_train_batch_size: 4
  • total_eval_batch_size: 32
  • optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • num_epochs: 2.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.56.2
  • Pytorch 2.7.1+cu126
  • Datasets 4.0.0
  • Tokenizers 0.22.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
6443b14

0 моделей

    Создать бенчмарк