Qwen2.5-0.5B-Instruct

русскоязычная

Qwen2.5-0.5B представляет собой наименьшую модель в серии с 500 миллионами параметров. Модель поддерживает контекстное окно длиной 32K токенов и может генерировать до 8K токенов за раз. Основным преимуществом этой модели является исключительно низкое энергопотребление и высокая скорость обработки при сохранении приемлемого качества выходных данных. Модель оптимизирована для развертывания на устройствах с ограниченными ресурсами, включая мобильные устройства, IoT системы и edge-вычисления. Несмотря на компактный размер, модель демонстрирует хорошие результаты в задачах понимания языка и базового рассуждения благодаря качественным данным предобучения объемом 18 триллионов токенов.

Qwen2.5-0.5B идеально подходит для интеграции в приложения, требующие быстрых ответов при ограниченной вычислительной мощности: чат-боты для веб-сайтов, мобильные ассистенты, системы автодополнения и базовая обработка текста. Модель также отлично работает как базовая модель для fine-tuning под специфические задачи с минимальными затратами на обучение и инференс.


Дата анонса: 16.09.2024
Параметров: 495M
Контекст: 33K
Слоев: 24
Тип внимания: Full Attention
Разработчик: Qwen
Версия Transformers: 4.43.1
Лицензия: Apache 2.0

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с Qwen2.5-0.5B-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 Qwen2.5-0.5B-Instruct

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-1.16.16.160
32 768
1 29,33 ₽ 27,92 Запустить
rtx2080ti-1.10.16.500
32 768
1 34,23 ₽ 18,10 Запустить
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 28,02 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 47,40 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 15,77 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 50,00 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 49,90 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 95,93 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 69,11 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 186,62 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 186,45 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 220,58 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 374,38 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 335,17 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 671,48 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-1.16.16.160
32 768
1 29,33 ₽ 27,47 Запустить
rtx2080ti-1.10.16.500
32 768
1 34,23 ₽ 17,65 Запустить
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 27,56 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 46,94 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 15,32 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 49,55 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 49,45 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 95,48 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 68,66 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 186,17 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 186,00 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 220,13 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 373,93 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 334,72 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 671,03 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-1.16.16.160
32 768
1 29,33 ₽ 26,60 Запустить
rtx2080ti-1.10.16.500
32 768
1 34,23 ₽ 16,79 Запустить
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 26,70 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 46,08 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 14,46 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 48,68 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 48,58 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 94,61 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 67,79 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 185,31 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 185,13 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 219,26 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 373,07 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 333,86 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 670,16 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

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