Qwen2-1.5B

русскоязычная

Qwen2-1.5B является легковесной моделью с 1,5 млрд параметров, предлагающей оптимальный баланс между производительностью и эффективностью использования ресурсов.Модель включает 28 слоёв и использует группированное внимание запросов (GQA) с 12 головами запроса (query heads) и 2 общими головами ключ-значение (key-value heads), что обеспечивает эффективное управление памятью KV-кэша. 

Обученная на 7 триллионах токенов многоязычных данных высокого качества, модель демонстрирует значительно улучшенные возможности в сравнении с предыдущими версиями, особенно в области программирования и математики. Модель поддерживает широкий спектр языков и показывает конкурентные результаты на стандартных бенчмарках, сохраняя при этом относительно низкие требования к вычислительным ресурсам.

Qwen2-1.5B отличается своей универсальностью и способностью эффективно работать как на потребительском железе, так и на небольших серверах. Модель поддерживает контекстное окно в 32K токенов, что позволяет обрабатывать довольно длинные документы и поддерживать сложные диалоги. Модель идеально подходит для извлечения информации из анализа документов, программирования начального уровня, образовательных приложений и корпоративных чат-ботов. Qwen2-1.5B представляет собой отличный выбор для пользователей, которым нужна стабильная языковая модель для простых задач без необходимости в дорогостоящей инфраструктуре GPU.


Дата анонса: 24.07.2024
Параметров: 1.5B
Контекст: 32K
Тип внимания: Full Attention
Потребление памяти: 1.6 ГБ в точности 4 бит
Разработчик: Alibaba
Версия Transformers: 4.40.1
Лицензия: Apache 2.0

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами для теста инференса и знакомства с Qwen2-1.5B.
Наименование модели Контекст Тип GPU TPS 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 для хостинга Qwen2-1.5B

Цены:
Наименование vCPU ОЗУ, МБ Диск, ГБ GPU Цена, час
rtx2080ti-1.16.32.160 16 32768 160 1 37,04 ₽ Запустить
teslat4-1.16.16.160 16 16384 160 1 40,83 ₽ Запустить
teslaa10-1.16.32.160 16 32768 160 1 46,94 ₽ Запустить
teslaa2-2.16.32.160 16 32768 160 2 51,34 ₽ Запустить
rtx3090-1.16.24.160 16 24576 160 1 78,53 ₽ Запустить
rtx4090-1.16.32.160 16 32768 160 1 103,04 ₽ Запустить
teslav100-1.12.64.160 12 65536 160 1 107,57 ₽ Запустить
rtx5090-1.16.64.160 16 65536 160 1 141,77 ₽ Запустить
teslaa100-1.16.64.160 16 65536 160 1 230,77 ₽ Запустить
teslah100-1.16.64.160 16 65536 160 1 456,27 ₽ Запустить
Цены:
Наименование vCPU ОЗУ, МБ Диск, ГБ GPU Цена, час
rtx2080ti-1.16.32.160 16 32768 160 1 37,04 ₽ Запустить
teslat4-1.16.16.160 16 16384 160 1 40,83 ₽ Запустить
teslaa10-1.16.32.160 16 32768 160 1 46,94 ₽ Запустить
teslaa2-2.16.32.160 16 32768 160 2 51,34 ₽ Запустить
rtx3090-1.16.24.160 16 24576 160 1 78,53 ₽ Запустить
rtx4090-1.16.32.160 16 32768 160 1 103,04 ₽ Запустить
teslav100-1.12.64.160 12 65536 160 1 107,57 ₽ Запустить
rtx5090-1.16.64.160 16 65536 160 1 141,77 ₽ Запустить
teslaa100-1.16.64.160 16 65536 160 1 230,77 ₽ Запустить
teslah100-1.16.64.160 16 65536 160 1 456,27 ₽ Запустить
Цены:
Наименование vCPU ОЗУ, МБ Диск, ГБ GPU Цена, час
rtx2080ti-1.16.32.160 16 32768 160 1 37,04 ₽ Запустить
teslat4-1.16.16.160 16 16384 160 1 40,83 ₽ Запустить
teslaa10-1.16.32.160 16 32768 160 1 46,94 ₽ Запустить
teslaa2-2.16.32.160 16 32768 160 2 51,34 ₽ Запустить
rtx3090-1.16.24.160 16 24576 160 1 78,53 ₽ Запустить
rtx4090-1.16.32.160 16 32768 160 1 103,04 ₽ Запустить
teslav100-1.12.64.160 12 65536 160 1 107,57 ₽ Запустить
rtx5090-1.16.64.160 16 65536 160 1 141,77 ₽ Запустить
teslaa100-1.16.64.160 16 65536 160 1 230,77 ₽ Запустить
teslah100-1.16.64.160 16 65536 160 1 456,27 ₽ Запустить

Связанные модели

QwQ
Qwen2-0.5B
Qwen2-7B
Qwen2-72B
Qwen2.5-0.5B
Qwen2.5-1.5B
Qwen2.5-3B
Qwen2.5-7B
Qwen2.5-14B
Qwen2.5-32B
Qwen2.5-72B
Qwen2-57B-A14B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
Qwen2.5-VL-3B
Qwen2.5-VL-7B
Qwen2.5-7B-1M

Остались вопросы?

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