/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
14 млрд
Размер весов
8,3 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-Coder-14B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
11 ноя 2024

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-4bit

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

mlx-community/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-4bit — это 4-битная версия языковой модели Qwen2.5-Coder-14B-Instruct, разработанной Qwen и преобразованной сообществом mlx-community в формат MLX с помощью mlx-lm 0.19.3.

5 087скачиваний за 30 дней18лайковвеса обновлены11 ноя 2024

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

Модель предназначена для генерации текста и работы в диалоговом режиме.

Основная специализация модели — задачи, связанные с программным кодом: написание, продолжение и обсуждение кода, а также взаимодействие с пользователем в формате инструкций и ответов. Модель содержит 14 миллиардов параметров и использует 4-битное квантование, что снижает требования к памяти по сравнению с полноразмерной версией. Формат MLX ориентирован на запуск с библиотекой mlx-lm.

В метаданных указан английский язык. README не содержит сведений о длине контекста, поддерживаемых модальностях, результатах тестирования и конкретных ограничениях качества, поэтому эти характеристики нельзя определить по представленным данным. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Для каких профессий подходит10

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/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-4bit

The Model mlx-community/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-4bit was converted to MLX format from Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct using mlx-lm version 0.19.3.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-4bit")

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, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
29efdba

0 моделей