8-битная конверсия Qwen2.5-7B-Instruct в формат MLX для диалоговой генерации текста и ответов на запросы.
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/Qwen2.5-7B-Instruct-8bit — конверсия модели Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct в формат MLX с 8-битным представлением весов, выполненная сообществом mlx-community с помощью mlx-lm 0.18.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2, содержащая 7,1 млрд параметров и предназначенная для генерации текста в диалоговом режиме, включая ответы на запросы и использование интерфейса вызова инструментов.
Модель принимает текст и выдаёт текст. Поддерживает английский язык; базовая модель Qwen2.5 рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Формат MLX предназначен для запуска на системах Apple с MLX; сведения о качестве именно этой конверсии и поддержке других языков в карточке модели не приведены.
Конверсия ориентирована на запуск с MLX и может требовать совместимого программного и аппаратного окружения Apple. Карточка не приводит отдельной оценки качества конверсии или подтверждения многоязычных возможностей.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
The Model mlx-community/Qwen2.5-7B-Instruct-8bit was converted to MLX format from Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct using mlx-lm version 0.18.1.
pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate
model, tokenizer = load("mlx-community/Qwen2.5-7B-Instruct-8bit")
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.