Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 3,1 млрд
Размер весов: 6,2 ГБ
Лицензия: Своя лицензия
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-Coder-3B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 11 ноя 2024

Ссылки

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-bf16

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Конвертированная в MLX инструктивная модель Qwen2.5-Coder на 3,1 млрд параметров для генерации текста и кода по запросам.

108скачиваний за 30 дней1лайквеса 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

mlx-community/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-bf16 — конвертированная в формат MLX версия инструктивной языковой модели Qwen2.5-Coder-3B-Instruct, подготовленная сообществом mlx-community на основе Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct с помощью mlx-lm 0.19.3. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с архитектурой Qwen2ForCausalLM и 3,1 млрд параметров; карточка указывает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и кода по текстовым инструкциям в формате диалога. Её можно применять для написания и объяснения фрагментов кода, анализа и исправления кода, а также для чат-взаимодействия и сценариев с интерфейсом вызова инструментов. В метаданных указан английский язык.

Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия обозначена как other. README описывает конвертацию из базового чекпойнта, но не уточняет условия этой лицензии; перед использованием следует проверить лицензионные условия базовой модели и самой конверсии. Специализация на коде и размер в 3,1 млрд параметров могут ограничивать качество на сложных задачах и вне программирования.

Сценарии применения

генерация кода по текстовому описанию
объяснение фрагментов кода
поиск и исправление ошибок в коде
чат-помощник для программирования
вызов инструментов в диалоговых сценариях

Ограничения

Модель ориентирована на программирование, поэтому её возможности для задач вне кода могут быть ограничены. В карточке указана лицензия other без пояснения условий; проверьте лицензии базовой модели и конверсии перед использованием.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mlx-community/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-bf16

The Model mlx-community/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-bf16 was converted to MLX format from Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-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-3B-Instruct-bf16")

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: Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов: 70751ce