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.)
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 25,88 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 45,26 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 13,64 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 47,86 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 47,77 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 91,66 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 66,98 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 289,32 184,49 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 184,32 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 218,44 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 370,12 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 333,04 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 667,22 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 110,32 25,43 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 269,81 44,81 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 13,19 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 47,41 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 47,31 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 91,21 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 66,52 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 282,40 184,04 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 253,29 183,87 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 240,71 217,99 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 369,66 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 332,59 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 666,76 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 24,56 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 43,95 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 12,32 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 46,55 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 46,45 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 90,35 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 65,66 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 183,17 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 183,00 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 217,13 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 368,80 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 331,72 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 665,90 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.

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.