DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B est un modèle linguistique open source performant pour l'inférence, adapté à diverses tâches de traitement du langage naturel.

Produit OrdinaireProgrammationTraitement du langage naturelApprentissage par renforcement

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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B est un modèle linguistique open source développé par l'équipe DeepSeek, basé sur la série Qwen2.5 et optimisé par distillation. Grâce à l'apprentissage par renforcement à grande échelle et aux techniques de distillation de données, ce modèle améliore considérablement ses capacités et performances d'inférence tout en conservant une taille réduite. Il excelle dans plusieurs tests de référence, notamment en mathématiques, en génération de code et en tâches d'inférence. Ce modèle est utilisable commercialement et autorise les modifications et le développement d'œuvres dérivées, ce qui le rend idéal pour les institutions de recherche et les entreprises souhaitant développer des applications de traitement du langage naturel performantes.

Prend en charge plusieurs tâches de génération de langage naturel
telles que la génération de texte
la génération de code et le raisonnement mathématique.
Optimise les performances du modèle grâce à l'apprentissage par renforcement et à la distillation des données
améliorant ainsi les capacités d'inférence.
Fournit les poids du modèle open source
permettant aux utilisateurs un développement secondaire et une personnalisation.
Compatible avec la plateforme Hugging Face
facilitant le déploiement et l'utilisation rapides par les utilisateurs.
Autorise un usage commercial et permet aux utilisateurs d'effectuer des modifications et de développer des œuvres dérivées.

Ce modèle convient aux chercheurs
développeurs et entreprises nécessitant des capacités d'inférence efficaces et de traitement du langage naturel performantes. Il est particulièrement adapté aux utilisateurs devant exécuter des tâches complexes dans des environnements aux ressources limitées
comme le déploiement de modèles linguistiques sur des appareils périphériques ou des serveurs basse consommation.

En recherche académique
les chercheurs peuvent utiliser ce modèle pour expérimenter et optimiser les tâches de traitement du langage naturel.
Les développeurs peuvent l'intégrer à un chatbot pour améliorer les capacités d'inférence et la vitesse de réponse du système de dialogue.
Les entreprises peuvent développer des outils de génération de texte personnalisés basés sur ce modèle
pour automatiser la génération de rapports ou de code.

1. Accédez au site officiel de Hugging Face et téléchargez le modèle DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B.
2. Installez les bibliothèques nécessaires
telles que Transformers et Safetensors.
3. Chargez le modèle à l'aide de l'API fournie par Hugging Face ou en utilisant un déploiement local.
4. Ajustez les paramètres du modèle selon vos besoins

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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B Alternatives

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B est un modèle linguistique open source performant pour l'inférence, adapté à diverses tâches de traitement du langage naturel.

NovaSky — NovaSky est une plateforme technologique d'intelligence artificielle axée sur la génération de code et l'optimisation des modèles d'inférence.

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B est un modèle linguistique de grande envergure, open source, dont les performances ont été améliorées par apprentissage par renforcement.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B est un modèle de génération de texte hautes performances, adapté à diverses tâches d'inférence et de génération.

NeoBase — NeoBase est un assistant de base de données IA open source qui vous permet d'interagir avec votre base de données en langage naturel.

Instella — Instella est un modèle linguistique open source haute performance développé par AMD, conçu pour accélérer le développement des modèles linguistiques open source.

Migician — Migician est un grand modèle linguistique multimodale axé sur la localisation multi-images, capable de réaliser une localisation précise multi-images de forme libre.

IndexTTS — Système texte-parole zéro-shot industriel, contrôlable et efficace

SWE-RL — Amélioration des capacités de raisonnement des grands modèles de langage dans l'évolution des logiciels open source grâce à l'apprentissage par renforcement

MLGym — MLGym est un nouveau framework et une nouvelle référence pour faire progresser les agents de recherche en IA.

bRAG-langchain — Un projet open source pour la construction d'applications de génération augmentée par la recherche (RAG).

VLM-R1 — VLM-R1 est un modèle linguistique visuel renforcé stable et polyvalent, axé sur les tâches de compréhension visuelle.

Moonlight — Moonlight est un modèle d'expert mixte de 16 milliards de paramètres, entraîné avec l'optimiseur Muon, et offrant des performances exceptionnelles.

RAG-FiT — RAG-FiT est une bibliothèque conçue pour améliorer la capacité des grands modèles de langage (LLM) à exploiter des informations externes, en affinant les modèles sur un ensemble de données spécialement créé pour l'augmentation RAG.

s1-32B — s1 est un modèle d'inférence basé sur Qwen2.5-32B-Instruct, entraîné avec seulement 1000 exemples.

R1-V — Améliore la capacité de généralisation des modèles linguistiques visuels renforcés à faible coût, pour moins de 3 dollars.

node-DeepResearch — Recherche et lecture continues de pages web jusqu'à ce que la réponse soit trouvée (ou jusqu'à épuisement du budget de jetons).

Open R1 — Il s'agit d'un projet de reproduction d'un modèle DeepSeek-R1 entièrement open source, visant à aider les développeurs à reproduire et à construire des modèles basés sur R1.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B est un framework autorégressif unifié de compréhension et de génération multimodale.

SpeechGPT 2.0 - version préliminaire — Premier système d'interaction en temps réel de niveau humain axé sur l'intelligence contextuelle, prenant en charge l'interaction vocale multi-émotionnelle et multi-stylistique.

Baichuan-M1-14B — Modèle linguistique large open source développé par Baichuan Intelligence, optimisé pour les scénarios médicaux, offrant des capacités générales et des performances exceptionnelles dans le domaine médical.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B est un modèle d'inférence open source spécialisé dans les mathématiques, le code et les tâches de raisonnement.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B est un modèle linguistique open source haute performance, adapté à la génération de texte et aux tâches d'inférence.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B est un modèle linguistique open source haute performance, adapté à diverses tâches de génération de texte.

DeepSeek-R1-Zero — DeepSeek-R1-Zero est un modèle d'inférence entraîné par apprentissage par renforcement à grande échelle, capable de réaliser des inférences exceptionnelles sans nécessiter d'ajustement fin supervisé.

DeepSeek-R1 — DeepSeek-R1 est un modèle d'inférence haute performance, prenant en charge plusieurs langues et tâches, adapté à la recherche et aux applications commerciales.

Modèles linguistiques de grande taille auto-adaptatifs — Un framework de modèles linguistiques de grande taille (LLM) auto-adaptatif s'ajustant en temps réel aux tâches inconnues.

PRIME-RL — PRIME améliore l'apprentissage par renforcement en ligne grâce à des récompenses implicites, augmentant ainsi les capacités de raisonnement des modèles linguistiques.

HuatuoGPT-o1 — Grand modèle linguistique pour le raisonnement médical complexe

YuLan-Mini — Un modèle linguistique léger et performant de 240 millions de paramètres