Дообученный DistilBERT-классификатор определяет аномалии в логах облачной и распределённой инфраструктуры.
Подходит для: выявление аномальных строк в логах HDFS · мониторинг сбоев распределённого хранилища · поиск аномалий в системных логах HPC
Дообученный DistilBERT-классификатор определяет аномалии в логах облачной и распределённой инфраструктуры.
Подходит для: выявление аномальных строк в логах HDFS · мониторинг сбоев распределённого хранилища · поиск аномалий в системных логах HPC
LogLLM — дообученная на системных журналах модель Llama 3 8B для анализа логов и помощи в диагностике сбоев.
Подходит для: поиск ошибок и аномалий в системных журналах · анализ логов для выяснения возможной причины сбоя · подготовка текстового резюме по фрагменту системного журнала
Дообученная 7,1-миллиардная модель на архитектуре Mistral для англоязычных диалогов, генерации текста и кода.
Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалога на английском языке · генерация и объяснение программного кода · решение математических задач и объяснение учебных тем
Модель Mistral на 7,1 млрд параметров, полученная слиянием SLERP и DPO-дообучением, для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.
Подходит для: генерация продолжения текста с длинным контекстом · создание диалоговых ответов · подготовка черновиков и текстовых формулировок
Англоязычная чат-модель Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации диалогового текста и контекстом до 32 768 токенов.
Подходит для: ведение диалога на английском языке · генерация ответов в чат-боте · составление текстовых ответов по запросу
Слитая методом SLERP модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста, кода, ответов на инструкции и диалогов.
Подходит для: генерация и дополнение кода · ответы на пользовательские инструкции · решение загадок и логических задач
Производная модели RESMPDEV/Wukong-0.1-Mistral-7B-v0.2. Дообученная чат-модель Mistral с 7,1 млрд параметров для диалогов, ответов по инструкциям и задач с кодом.
Подходит для: ответы на пользовательские инструкции · ведение текстового диалога · генерация и объяснение кода
Bylastic классифицирует системные журналы как ERROR, WARNING или INFO для автоматизации мониторинга и анализа логов.
Подходит для: классификация системных логов по уровням ERROR, WARNING и INFO · выделение ошибок и предупреждений в потоке журналов · автоматическая сортировка логов перед анализом в Elastic