Qwen2-1.5B-Instruct

русскоязычная

Qwen2-1.5B является легковесной моделью с 1,5 млрд параметров, предлагающей оптимальный баланс между производительностью и эффективностью использования ресурсов.Модель включает 28 слоёв и использует группированное внимание запросов (GQA) с 12 головами запроса (query heads) и 2 общими головами ключ-значение (key-value heads), что обеспечивает эффективное управление памятью KV-кэша. 

Обученная на 7 триллионах токенов многоязычных данных высокого качества, модель демонстрирует значительно улучшенные возможности в сравнении с предыдущими версиями, особенно в области программирования и математики. Модель поддерживает широкий спектр языков и показывает конкурентные результаты на стандартных бенчмарках, сохраняя при этом относительно низкие требования к вычислительным ресурсам.

Qwen2-1.5B отличается своей универсальностью и способностью эффективно работать как на потребительском железе, так и на небольших серверах. Модель поддерживает контекстное окно в 32K токенов, что позволяет обрабатывать довольно длинные документы и поддерживать сложные диалоги. Модель идеально подходит для извлечения информации из анализа документов, программирования начального уровня, образовательных приложений и корпоративных чат-ботов. Qwen2-1.5B представляет собой отличный выбор для пользователей, которым нужна стабильная языковая модель для простых задач без необходимости в дорогостоящей инфраструктуре GPU.


Дата анонса: 24.07.2024
Параметров: 2B
Контекст: 33K
Слоев: 28
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 Qwen2-1.5B-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 Qwen2-1.5B-Instruct

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 46.79 10,38 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 108.23 18,70 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 5,13 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 293.00 20,20 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 189.44 19,76 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 42,90 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 27,99 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 183.47 78,35 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 78,28 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 92,91 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 160,01 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 142,02 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 287,34 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.