Files
quark-1-248m-base/README.md
ModelHub XC dd61123a89 初始化项目,由ModelHub XC社区提供模型
Model: lumasik/quark-1-248m-base
Source: Original Platform
2026-07-17 13:00:41 +08:00

55 lines
2.4 KiB
Markdown
Raw Permalink Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

---
language:
- eng
- ru
tags:
- text-generation
- pytorch
- safetensors
- quark
license: mit
datasets:
- wikipedia
- fineweb
metrics:
- loss
---
<p align="center">
<img src="https://huggingface.co/lumasik/quark-1-248m-base/resolve/main/banner.png" width="100%">
</p>
# ⚛️ Quark-1-248M-Base
Это языковая модель на **248 миллионов параметров**. Модель построена на архитектуре Llama и обучена с нуля на русскоязычном и англоязычном датасете.
**Quark** — это эксперимент по созданию эффективных и быстрых моделей, которые можно обучать в домашних условиях на "народном" железе.
## 📊 Характеристики
* **Размер:** 248M параметров.
* **Архитектура:** Llama-based.
* **Контекстное окно:** 1024 токена.
* **Токенизатор:** Кастомный BPE на 32,000 токенов.
* **Железо:** Обучалась на одной **NVIDIA RTX 3060 (12GB)**.
* **Режим:** BF16 (fused AdamW).
* **Метрики:** средний loss 3.2
---
## 🧠 Что она умеет?
* **Грамматика:** Модель на удивление чисто пишет по-русски, соблюдает пунктуацию и не валит падежи.
* **Логика:** Уверенно строит сложные предложения, но иногда может уйти в философский цикл.
* **Факты:** Знает базу, но может уверенно врать (галлюцинировать) или нести чушь, если вопрос слишком специфический. Помните: это база (base), а не финальный ассистент.
## 🛠 Как запустить
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "lumasik/quark-1-248m-base"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
prompt = "В глубоком космосе висел заброшенный корабль,"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))