/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
134 млн
Размер весов
269 МБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
SmolLM2-135M-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
31 окт 2024

SmolLM2-135M-Instruct

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная англоязычная инструктивная модель для локальной генерации текста и диалогов на устройствах Apple с MLX.

5 525скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 окт 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/SmolLM2-135M-Instruct — компактная инструктивная языковая модель семейства Llama, опубликованная mlx-community. Это конверсия модели HuggingFaceTB/SmolLM2-135M-Instruct в формат MLX с помощью mlx-lm 0.19.2; в репозитории указаны веса safetensors и около 134,5 млн параметров.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов на английском языке, а небольшой размер делает её пригодной для локального запуска на устройствах Apple с MLX. Контекст модели составляет до 8192 токенов. Лицензия — Apache-2.0.

Она подходит для простых запросов, инструкций и коротких текстовых задач. Из-за компактного размера её возможности и качество рассуждений ограничены по сравнению с крупными языковыми моделями; в карточке нет подтверждения поддержки других языков, кроме английского.

Сценарии применения

  • ответы на простые вопросы в диалоге
  • генерация коротких текстов по инструкции
  • перефразирование текста
  • суммаризация коротких материалов
  • локальный запуск чат-модели на устройстве Apple

Ограничения

Компактный размер ограничивает качество сложных рассуждений и ответов на многошаговые запросы. Карточка указывает английский язык; поддержка других языков не подтверждена.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mlx-community/SmolLM2-135M-Instruct

The Model mlx-community/SmolLM2-135M-Instruct was converted to MLX format from HuggingFaceTB/SmolLM2-135M-Instruct using mlx-lm version 0.19.2.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/SmolLM2-135M-Instruct")

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
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
422de22

0 моделей