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 ₽ 184.55 32,81 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 285.45 52,11 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 294.34 20,48 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 366.34 54,68 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 377.21 53,65 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 110,40 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 73,74 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 289.32 191,25 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 402.00 191,08 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 173.00 225,21 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 383,65 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 339,80 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 680,75 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 110.32 30,54 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 269.81 49,76 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 305.95 18,96 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 272.34 52,31 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 264.12 52,10 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 107,97 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 72,30 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 282.40 188,80 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 253.29 188,28 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 240.71 222,35 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 381,23 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 338,36 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 678,33 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 128.69 29,61 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 243.56 48,99 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 17,36 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 305.44 51,59 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 332.51 51,49 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 105,65 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 70,70 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 188,21 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 188,04 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 222,17 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 378,91 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 336,76 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 676,01 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.