Базовая языковая модель TensorOpera AI на 1,7 млрд параметров для генерации текста и кода и последующего дообучения.
Подходит для: генерация продолжений текста · генерация фрагментов кода · дообучение языковой модели под специализированные задачи
Компактная англоязычная модель d4rkninja для подготовки планов, OKR, SOP и других материалов операционной деятельности.
Подходит для: подготовка черновика плана мощностей и ресурсов · декомпозиция квартальных целей в OKR с ответственными и этапами · создание чек-листов для работы с поставщиками
KernelLLM — дообученная Llama 3.1 8B Instruct для генерации GPU-ядер на Triton по коду PyTorch.
Подходит для: генерация Triton-ядра по модулю PyTorch · создание вызывающего кода для Triton-ядра · подготовка нескольких кандидатов GPU-ядра для последующей проверки
Компактная англоязычная модель TensorOpera AI для выполнения инструкций, диалогов и генерации текста с контекстом до 8192 токенов.
Подходит для: генерация текста по инструкции · ответы на вопросы на английском языке · многоходовый диалоговый ассистент
Модель дообучена для генерации и оптимизации ядер операторов на Ascend NPU по описанию функции и интерфейсу.
Подходит для: генерация ядер операторов AscendC по описанию операции · реализация NPU-операторов по заданному интерфейсу · создание кода ядер для Ascend NPU
Скомпилированная в веса трансформера модель torchwright для сложения, вычитания и умножения целых чисел длиной до шести цифр.
Подходит для: сложение двух целых чисел до шести цифр · вычитание целых чисел с возможным отрицательным результатом · умножение двух целых чисел до шести цифр
TSO Foundation Model v14 — модель с оператором Кoopмана для переноса и прогнозирования новых временных рядов без градиентного дообучения.
Подходит для: Прогнозирование временного ряда, для которого нет отдельной обученной модели · Перенос прогнозирования на новый ряд без градиентного дообучения · Анализ периодических циклов в солнечных наблюдениях