Конверсия Qwen2.5-1.5B-Instruct в формат MLX для диалоговой генерации текста и вызова инструментов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
mlx-community/Qwen2.5-1.5B-Instruct-bf16 — конверсия в формат MLX модели Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct, выполненная сообществом mlx-community с помощью mlx-lm версии 0.18.1. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2.5 с 1,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом режиме и вызова инструментов через соответствующий интерфейс. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и ориентирована на английский язык. Репозиторий содержит веса safetensors; для использования с MLX в README приведена установка mlx-lm. Лицензия — Apache-2.0.
Компактный размер в 1,5 млрд параметров может ограничивать качество и сложность ответов по сравнению с более крупными моделями. Указана поддержка английского языка; другие языки по имеющимся данным не подтверждены.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
The Model mlx-community/Qwen2.5-1.5B-Instruct-bf16 was converted to MLX format from Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct using mlx-lm version 0.18.1.
pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate
model, tokenizer = load("mlx-community/Qwen2.5-1.5B-Instruct-bf16")
response = generate(model, tokenizer, prompt="hello", verbose=True)
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
MLX-модели работают только на Apple Silicon.