Uploaded finetuned model
- Developed by: shuddhay2630
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 3,2 млрд
- Размер весов
- 6,4 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 5 авг 2026
Ссылки
llama-3.2-3b-sql
Дообученная 3,2-миллиардная Llama 3.2 для генерации текста и диалогового взаимодействия, обозначенная как SQL-модель.
55скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 авг 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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 языковая модель shuddhay2630 на архитектуре Llama 3.2, созданная на базе unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit с помощью Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель содержит 3,2 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. В метаданных указан контекст до 131 072 токенов и английский язык.
Название репозитория указывает на SQL-направленность, однако README не описывает обучающие данные, точные сценарии работы с SQL или качество на таких задачах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация SQL-запросов по текстовому описанию
- ответы на вопросы о SQL
- диалоговое взаимодействие с языковой моделью
Ограничения
README не приводит оценок качества, обучающих данных или примеров, поэтому пригодность для конкретных SQL-сценариев не подтверждена. Возможности модели могут ограничиваться знаниями и поведением базовой модели.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 2e08401