/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0
Опубликована
19 авг 2025

Home-TinyLlama-1.1B-HomeAssist-GGUF

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная дообученная TinyLlama преобразует англоязычные команды для умного дома в структурированные вызовы сервисов Home Assistant и подтверждения.

180скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 авг 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

Это дообученная модель TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0, подготовленная для управления умным домом через Home Assistant. Она принимает текстовые команды на естественном языке и генерирует вызовы автоматизации Home Assistant в виде структурированных JSON-команд для сервисов, а также дружелюбные подтверждения. Модель основана на плотной архитектуре LlamaForCausalLM с 1 млрд параметров и контекстом 2048 токенов; в репозитории есть веса Safetensors и варианты GGUF, включая квантованные сборки для запуска на CPU, GPU и через Ollama.

Модель предназначена для преобразования команд вроде просьб управлять устройствами или автоматизациями в команды Home Assistant. Обучение выполнено на наборе acon96/Home-Assistant-Requests. Карточка указывает английский язык. Лицензия — Apache-2.0. Возможности и качество на других языках или в сценариях вне управления Home Assistant не описаны.

Сценарии применения

  • преобразование голосовых команд умного дома в команды Home Assistant
  • создание JSON-вызовов сервисов Home Assistant по текстовому запросу
  • управление устройствами через разговорный интерфейс
  • генерация кратких подтверждений выполнения команд автоматизации

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами; заявленное назначение сосредоточено на командах Home Assistant, а 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

🏠 TinyLLaMA-1.1B Home Assistant Voice Model

This model is a fine-tuned version of TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0, trained with acon96/Home-Assistant-Requests.
It is designed to act as a voice-controlled smart home assistant that takes natural language instructions and outputs Home Assistant commands.


✨ Features

  • Converts natural language voice commands into Home Assistant automation calls.
  • Produces friendly confirmations and structured JSON service commands.
  • Lightweight (1.1B parameters) – runs efficiently on CPUs, GPUs, and via Ollama with quantization.

🔧 Example Usage (Transformers)

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("premrajreddy/tinyllama-1.1b-home-llm")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("premrajreddy/tinyllama-1.1b-home-llm")

query = "turn on the kitchen lights"
inputs = tokenizer(query, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=80)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
ff55257

0 моделей