Qwen2-7B-Instruct

русскоязычная

Qwen2-7B представляет собой полнофункциональную языковую модель с 7 миллиардами параметров, разработанную для обеспечения высокой производительности в широком спектре задач. Модель содержит 28 слоев, использует 28 голов внимания всего и 4 головы на ключ-значение, что обеспечивает оптимальный баланс между производительностью и эффективностью памяти. Архитектура включает все современные улучшения, включая Grouped Query Attention, Dual Chunk Attention с YARN, и оптимизированные механизмы позиционного кодирования RoPE.

Модель обучена на том же высококачественном датасете объемом 7 триллионов токенов, что и более крупные варианты серии. Это обеспечивает качество ответов модели в различных областях знания и позволяет демонстрировать конкурентные результаты на стандартных бенчмарках. При этом модель поддерживает расширенное контекстное окно 128K и демонстрирует превосходные многоязычные способности.

Qwen2-7B отличается возможностью эффективно работать на GPU среднего класса, делая передовые AI-возможности доступными для более широкого круга пользователей и организаций. Модель подходит для создания приложений, анализ больших документов, исследовательских и образовательных целей, а также служит отличной основой для дообучения под специфические задачи и домены, предлагая хороший компромисс между возможностями и требованиями к ресурсам.


Дата анонса: 24.07.2024
Параметров: 7B
Контекст: 33K
Слоев: 28
Тип внимания: Full Attention
Разработчик: Qwen
Версия Transformers: 4.41.2
Лицензия: Apache 2.0

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с Qwen2-7B-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 Qwen2-7B-Instruct

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 29.00 2,61 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
32 768
tensor
2 51,34 ₽ 19.04 5,06 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 49.42 3,17 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 3,15 Запустить
rtx3080-3.16.64.160
32 768
pipeline
3 127,37 ₽ 3,00 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 14,48 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 7,26 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
32 768
tensor
4 162,57 ₽ 7,77 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 90.36 32,45 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 106.65 32,41 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 39,72 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 73,03 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 64,28 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 136,70 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.