Uploaded model
- Developed by: tmickleydoyle
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-coder-1.5b-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 1,5 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- qwen2.5-coder-1.5b-bnb-4bit
- Опубликована
- 19 дек 2024
Ссылки
Question-To-Code
Производная модели tmickleydoyle/Python-Code-Completer. Дообученная модель Qwen2 с 1,5 млрд параметров для генерации и дополнения кода Python.
25скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 дек 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.
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
Карточка модели tmickleydoyle/Question-To-Code на Hugging Face совпадает с карточкой tmickleydoyle/Python-Code-Completer, поэтому описание составлено по ней.
tmickleydoyle/Python-Code-Completer — дообученная модель для генерации и дополнения кода Python. Она создана разработчиком tmickleydoyle на основе unsloth/qwen2.5-coder-1.5b-bnb-4bit и обучалась с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2 и содержит 1,5 млрд параметров; заявленный контекст — до 32 768 токенов.
Модель подходит для продолжения фрагментов Python-кода и помощи при написании кода по текстовым запросам. В карточке указаны английский язык и лицензия Apache-2.0. README не приводит результатов оценки качества или подробностей обучающих данных, поэтому надёжность генерации и охват конкретных библиотек по доступным сведениям оценить нельзя.
Сценарии применения
- автодополнение фрагментов Python-кода
- генерация кода Python по текстовому запросу
- создание черновиков функций и скриптов на Python
Ограничения
В README нет результатов оценки качества, описания обучающих данных или сведений о поддержке конкретных библиотек; проверяйте сгенерированный код перед использованием.
Для каких профессий подходит4
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.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
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
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- a495200