Qwen2.5-7B-Instruct

русскоязычная

Qwen2.5-7B представляет собой модель с 7 миллиардами параметров, 28 слоями и архитектурой 28/4 голов внимания, предлагая существенное расширение возможностей по сравнению с меньшими версиями. Ключевое преимущество этой модели - поддержка расширенного контекстного окна в 128K токенов при сохранении генерации до 8K токенов, что делает ее способной обрабатывать очень длинные документы и сохранять в памяти сложные многоэтапные задачи. 

Qwen2.5-7B отличается значительно улучшенными способностями в математических вычислениях, программировании и логическом рассуждении благодаря включению специализированных данных в процесс предобучения. Также модель демонстрирует существенный прогресс в понимании структурированных данных, включая таблицы и JSON-форматы.

Qwen2.5-7B является оптимальным выбором для большинства бизнес-приложений, требующих высокого качества обработки естественного языка без чрезмерных требований к инфраструктуре. Модель превосходно подходит для автоматизации рабочих процессов, анализа длинных документов и построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений.


Дата анонса: 16.09.2024
Параметров: 8B
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 Qwen2.5-7B-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 Qwen2.5-7B-Instruct

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 2,83 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 6,98 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 7,54 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
32 768
tensor
2 86,54 ₽ 3,37 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 7,51 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 16,92 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 11,63 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 36,81 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 36,78 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 44,09 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 76,59 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 68,64 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 140,25 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 18,21 1,07 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 61,42 5,23 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 5,78 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
32 768
tensor
2 86,54 ₽ 1,62 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 5,76 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 15,17 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 9,88 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 128,00 35,06 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 134,38 35,02 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 180,20 42,34 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 74,84 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 66,89 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 138,50 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 1,84 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
32 768
tensor
2 51,34 ₽ 3,47 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 2,39 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 2,37 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 11,78 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 6,49 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
32 768
tensor
4 162,57 ₽ 4,56 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 31,67 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 31,63 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 38,95 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 71,45 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 63,50 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 135,11 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.