Qwen2.5-1.5B-Instruct

русскоязычная

Qwen2.5-1.5B содержит 1.5 миллиарда параметров, предлагая значительное улучшение производительности по сравнению с 0.5B версией при сохранении относительно небольших вычислительных требований. Она поддерживает такое же контекстное окно в 32K токенов и генерацию до 8K токенов, что обеспечивает поддержку широкого спектра задач. Тем самым сохраняется ключевое преимущество легковесных моделей - баланс между производительностью и эффективностью. Модель демонстрирует хорошие способности в логическом рассуждении, понимании контекста и генерации связного текста на различных языках (включая русский). При этом она остается достаточно легкой для развертывания на устройствах с ограниченными вычислительными возможностями, чувствительных к энергопотреблению.

Qwen2.5-1.5B отличается высокой скоростью отклика, универсальностью и возможностью работы в ограниченных вычислительных условиях, сохраняя при этом достойный уровень ответов и понимания инструкций. Модель отлично подходит для корпоративных чат-ботов, интеллектуальных ассистентов, локальных систем поддержки, а также для образовательных и исследовательских проектов, где важна приватность данных и автономность.


Дата анонса: 17.09.2024
Параметров: 2B
Контекст: 33K
Слоев: 28
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 Qwen2.5-1.5B-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 Qwen2.5-1.5B-Instruct

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 98.80 10,22 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 215.29 18,52 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 4,97 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 500.00 19,98 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 548.00 19,60 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 40,50 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 27,83 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 172.70 78,19 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 548.00 78,12 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 436.00 92,75 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 157,61 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 141,86 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 284,94 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 75.11 11,83 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 172.50 20,07 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 218.22 6,61 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 139.97 21,55 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 239.40 21,07 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 44,54 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 29,47 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 231.33 79,67 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 220.17 79,39 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 232.75 93,99 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 161,65 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 143,49 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 288,97 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 46.95 10,32 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 109.65 18,63 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 5,08 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 164.24 19,74 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 197.84 19,70 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 42,79 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 27,93 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 178.35 78,30 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 78,22 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 92,85 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 159,90 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 141,96 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 287,23 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.