/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
1,2 млрд
Размер весов
2,5 ГБ
Лицензия
Llama 3.2
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.2-1B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
2 янв 2025

Llama-3.2-1B-Instruct-MLXTuned

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Компактная многоязычная инструкционная модель Llama 3.2 в формате MLX для диалогов и генерации текста.

75скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены2 янв 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

mlx-community/Llama-3.2-1B-Instruct-MLXTuned — конверсия модели Meta Llama 3.2 1B Instruct в формат MLX, выполненная сообществом mlx-community с помощью mlx-lm версии 0.20.5. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 1,2 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового использования. Она поддерживает контекст до 131 072 токенов и ориентирована на английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки.

Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, помощи в написании текстов и диалоговых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; README описывает преобразование в MLX и использование через mlx-lm. Лицензия — Llama 3.2 Community License. Возможности и качество унаследованы от базовой модели; результаты компактной модели могут быть менее надёжными и подробными, чем у более крупных моделей.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • суммаризация текстов
  • помощь в написании и редактировании текста
  • многоязычный чат-бот
  • генерация текста по инструкции

Ограничения

Компактный размер модели может ограничивать точность, глубину рассуждений и надёжность ответов. Для использования в формате MLX требуется среда mlx-lm.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mlx-community/Llama-3.2-1B-Instruct-MLXTuned

The Model mlx-community/Llama-3.2-1B-Instruct-MLXTuned was converted to MLX format from meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct using mlx-lm version 0.20.5.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/Llama-3.2-1B-Instruct-MLXTuned")

prompt="hello"

if hasattr(tokenizer, "apply_chat_template") and tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
7247cd8

0 моделей