/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
2,1 млн
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
2 окт 2025

test-save-tiny-random-llama3-smashed-pro

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая тестовая авторегрессионная модель на архитектуре Llama 3 для проверки загрузки и интеграции оптимизированных моделей Pruna с Transformers.

8 154скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 окт 2026

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 тестовая модель генерации текста pruna-test/test-save-tiny-random-llama3-smashed-pro, созданная с использованием библиотеки Pruna для оптимизации моделей. Она основана на архитектуре Llama 3 для авторегрессионной генерации текста и предназначена прежде всего для проверки загрузки, совместимости и работы оптимизированных моделей в экосистеме Transformers.

Модель содержит около 2,1 млн параметров и поддерживает контекст длиной до 2048 токенов. Для загрузки предусмотрены библиотека Transformers и интеграция с Pruna Pro; в метаданных указана работа на CPU и размер пакета 1. Конфигурация оптимизации не включает активированные методы сжатия, квантования или ускорения, поэтому модель следует рассматривать как небольшой тестовый артефакт, а не как полноразмерную Llama 3 для практической генерации.

Модель подходит для тестирования пайплайна text-generation, проверки интеграции с Transformers и разработки прототипов загрузки. Она не предназначена для получения качественных ответов, так как имеет случайную тестовую конфигурацию. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • проверка пайплайна text-generation
  • тестирование загрузки моделей через Transformers
  • проверка интеграции с Pruna Pro
  • разработка минимального прототипа генерации текста
  • тестирование работы модели на CPU

Ограничения

Модель является небольшой случайной тестовой моделью и не предназначена для качественной генерации текста или прикладных ответов. Лицензия и поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не указаны.

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

Model Card for pruna-test/test-save-tiny-random-llama3-smashed-pro

This model was created using the pruna library. Pruna is a model optimization framework built for developers, enabling you to deliver more efficient models with minimal implementation overhead.

Usage

First things first, you need to install the pruna library:

pip install pruna_pro

You can use the transformers library to load the model but this might not include all optimizations by default.

To ensure that all optimizations are applied, use the pruna library to load the model using the following code:

from pruna_pro import PrunaProModel

loaded_model = PrunaProModel.from_pretrained(
    "pruna-test/test-save-tiny-random-llama3-smashed-pro"
)
# we can then run inference using the methods supported by the base model

For inference, you can use the inference methods of the original model like shown in the original model card. Alternatively, you can visit the Pruna documentation for more information.

Smash Configuration

The compression configuration of the model is stored in the smash_config.json file, which describes the optimization methods that were applied to the model.

{
    "adaptive": false,
    "auto": false,
    "awq": false,
    "bottleneck": false,
    "c_generate": false,
    "c_translate": false,
    "c_whisper": false,
    "custom_schedule": false,
    "deepcache": false,
    "diffusers_higgs": false,
    "diffusers_int8": false,
    "fastercache": false,
    "flash_attn3": false,
    "flux_caching": false,
    "fora": false,
    "fp4": false,
    "fp8": false,
    "gptq": false,
    "half": false,
    "higgs": false,
    "hqq": false,
    "hqq_diffusers": false,
    "hyper": false,
    "ifw": false,
    "img2img_denoise": false,
    "kvpress": false,
    "llama_cpp": false,
    "llm_int8": false,
    "moe_kernel_tuner": false,
    "pab": false,
    "padding_pruning": false,
    "periodic": false,
    "prores": false,
    "qkv_diffusers": false,
    "quanto": false,
    "radial_attn": false,
    "realesrgan_upscale": false,
    "reduce_noe": false,
    "ring_attn": false,
    "sage_attn": false,
    "stable_fast": false,
    "static_fp8_diffusers": false,
    "taylor": false,
    "taylor_auto": false,
    "text_to_image_distillation_inplace_perp": false,
    "text_to_image_distillation_lora": false,
    "text_to_image_distillation_perp": false,
    "text_to_image_inplace_perp": false,
    "text_to_image_lora": false,
    "text_to_image_perp": false,
    "text_to_text_inplace_perp": false,
    "text_to_text_lora": false,
    "text_to_text_perp": false,
    "time_aware_fp8_diffusers": false,
    "token_merging": false,
    "torch_compile": false,
    "torch_dynamic": false,
    "torch_structured": false,
    "torch_unstructured": false,
    "torchao": false,
    "torchao_autoquant": false,
    "x_fast": false,
    "zipar": false,
    "batch_size": 1,
    "device": "cpu",
    "device_map": null,
    "save_fns": [],
    "save_artifacts_fns": [],
    "load_fns": [
        "transformers"
    ],
    "load_artifacts_fns": [],
    "reapply_after_load": {}
}

🌍 Join the Pruna AI community!

Twitter GitHub LinkedIn Discord Reddit

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
057c90b

0 моделей