/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
14 млрд
Размер весов
15,7 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-8bit

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-8bit — это 14-миллиардная инструкционная языковая модель для генерации текста и работы с программным кодом.

2 442скачиваний за 30 дней2лайкавеса 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

Она основана на Qwen2.5-Coder-14B-Instruct, разработанной командой Qwen, и преобразована сообществом mlx-community в формат MLX с использованием mlx-lm 0.19.3. Модель предназначена для запуска через библиотеку mlx-lm.

Модель ориентирована на задачи программирования, включая генерацию и обработку кода, а также диалоговые сценарии. В карточке указана поддержка английского языка; другие языки, размер контекстного окна и дополнительные модальности не заявлены. Ключевая особенность версии — 8-битное представление, адаптированное для экосистемы MLX.

Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. README не содержит сведений о результатах тестирования, конкретных ограничениях качества или рекомендуемых аппаратных требованиях, поэтому эти характеристики нельзя оценить по имеющимся данным.

Для каких профессий подходит12

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-8bit

The Model mlx-community/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-8bit 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-8bit")

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
f129605

0 моделей