Qwen2-0.5B-Instruct

русскоязычная

Qwen2-0.5B представляет собой ультра-компактную языковую модель с 0,5 млрд параметров, специально разработанную для развертывания на мобильных и IoT устройствах. Модель использует GQA и tie embedding для оптимизации производительности, эта архитектурная особенность позволяет значительно снизить потребление энергии и задействование памяти при инференсе.

Модель обучена на высококачественном многоязычном датасете объемом 12 триллионов токенов, что обеспечивает ее способность работать с примерно 30 языками, включая русский и ряд довольно редких языков. Несмотря на компактный размер, модель демонстрирует отличные результаты в базовых языковых задачах. Однако основным преимуществом Qwen2-0.5B является ее способность к эффективному развертыванию на смартфонах, наушниках, умных очках других устройствах использующих технологии встраиваемых систем.

Низкие требования к памяти и вычислительным ресурсам делают ее идеальной edge-computing приложений. Qwen2-0.5B особенно подходит для создания персональных ассистентов на мобильных устройствах, простых чат-ботов, обработки текста в реальном времени на устройствах IoT, и как базовая модель для специализированного дообучения в ресурсо-ограниченных средах.


Дата анонса: 24.07.2024
Параметров: 500M
Контекст: 33K
Слоев: 24
Тип внимания: Full Attention
Разработчик: Qwen
Версия Transformers: 4.40.1
Лицензия: Apache 2.0

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с Qwen2-0.5B-Instruct. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.
Наименование модели Контекст Тип GPU Статус Ссылка
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.

Частный сервер

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

  • получить максимальную производительность эндпоинта,
  • получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
  • обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
  • использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Рекомендуемые конфигурации сервера для хостинга Qwen2-0.5B-Instruct

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 118.02 29,45 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 227.66 48,83 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 17,20 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 282.86 51,43 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 310.91 51,33 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 105,33 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 70,54 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 265.32 188,05 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 213.89 187,88 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 222,01 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 378,59 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 336,60 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 675,69 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям support@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.

Мы используем файлы cookie и сервисы веб-аналитики для обеспечения работы сайта, анализа посещаемости и улучшения качества наших услуг.
Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности и даете согласие на обработку cookie-файлов и технических данных.