/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
16 384 токена
Параметры
1,3 млрд
Размер весов
5,4 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
deepseek-coder-1.3b-base
Опубликована
16 июл 2024

Ссылки

Hugging Face

jdpo5k5

stojchet
Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Дообученная на датасете generator модель DeepSeek-Coder для генерации и продолжения текста, в том числе кода.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 июл 2024

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

jdpo5k5 — дообученная модель на основе deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base, созданная на датасете generator. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 1,3 млрд параметров, предназначенная для генерации текста; базовая модель ориентирована на продолжение и автодополнение кода. Для неё указано контекстное окно 16 384 токена, веса доступны в формате Safetensors.

Модель может использоваться для генерации и продолжения кода, однако README не описывает назначение дообучения, качество, оценку или специальные ограничения. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с файлами репозитория и условиями базовой модели.

Сценарии применения

  • генерация фрагментов кода по текстовому запросу
  • автодополнение кода
  • продолжение существующего кода
  • заполнение пропусков в коде

Ограничения

README не содержит сведений об оценке качества и ограничениях дообученной модели. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования требуют проверки.

Для каких профессий подходит5

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 443моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейII.3Разработка и данныеРефакторинг, миграция и модернизацияAI помогает улучшать структуру программ и переносить их на новые технологии без потери поведения.20 задач9 764модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

jdpo5k5

This model is a fine-tuned version of deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base on the generator dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 1e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 64
  • total_train_batch_size: 512
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 200
  • num_epochs: 1
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.43.0.dev0
  • Pytorch 2.2.2+cu121
  • Datasets 2.19.2
  • Tokenizers 0.19.1

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
a40a4da

0 моделей

    Создать бенчмарк