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为速度、边缘设备和本地开发构建的小型语言模型
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SmolLM2
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SmolLM2-360M 是一款拥有 3.6 亿参数的紧凑型语言模型，设计用于在设备端高效运行，同时执行广泛的语言任务。它在 4 万亿 tokens 的多样化数据集（包括 FineWeb-Edu、DCLM、The Stack 以及新整理的过滤数据源）上训练而成，在指令遵循、知识掌握和推理能力方面表现出色。指令版本通过在公共和专有数据集混合集上进行监督微调（SFT）开发，随后使用 UltraFeedback 进行直接偏好优化（DPO）。
预期用途
SmolLM2 设计用于：
- 聊天助手
- 文本提取
- 重写和摘要
特性
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 提供商 | Hugging Face |
| 架构 | Llama2 |
| 数据截止日期 | 2024年6月 |
| 支持语言 | 英语 |
| 工具调用 | ✅ |
| 输入模态 | 文本 |
| 输出模态 | 文本 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
可用模型变体
| 模型变体 | 参数 | 量化方式 | 上下文窗口 | 显存¹ | 大小 |
|---|---|---|---|---|---|
ai/smollm2:latestai/smollm2:360M-Q4_K_M | 3.6亿 | IQ2_XXS/Q4_K_M | 8K tokens | 0.63 GiB | 256.35 MB |
ai/smollm2:135M-Q4_0 | 1.35亿 | Q4_0 | 8K tokens | 0.35 GiB | 85.77 MB |
ai/smollm2:135M-Q4_K_M | 1.35亿 | IQ2_XXS/Q4_K_M | 8K tokens | 0.36 GiB | 98.87 MB |
ai/smollm2:135M-F16 | 1.35亿 | F16 | 8K tokens | 0.51 GiB | 256.63 MB |
ai/smollm2:135M-Q2_K | 1.35亿 | Q2_K | 8K tokens | 0.34 GiB | 82.41 MB |
ai/smollm2:360M-Q4_0 | 3.6亿 | Q4_0 | 8K tokens | 0.59 GiB | 216.80 MB |
ai/smollm2:360M-Q4_K_M | 3.6亿 | IQ2_XXS/Q4_K_M | 8K tokens | 0.63 GiB | 256.35 MB |
ai/smollm2:360M-F16 | 3.6亿 | F16 | 8K tokens | 1.06 GiB | 690.24 MB |
¹: 显存基于模型特性估算。
latest→360M-Q4_K_M
使用Docker Model Runner运行此AI模型
首先，拉取模型：
bashdocker model pull ai/smollm2
然后运行模型：
bashdocker model run ai/smollm2
有关Docker Model Runner的更多信息，请查阅文档。
基准性能
| 类别 | 基准测试 | 得分 |
|---|---|---|
| 推理 | HellaSwag | 54.5 |
| 科学 | OpenBookQA | 37.4 |
| ARC | 53.0 | |
| 推理 | PIQA | 71.7 |
| CommonsenseQA | 38.0 | |
| Winogrande | 52.5 | |
| 热门综合基准测试 | MMLU (完形填空) | 35.8 |
| TriviaQA (保留集) | 16.9 | |
| 数学 | GSM8K (5次示例) | 3.2 |
链接
- SmolLM2：当小型模型走向强大——小型语言模型的数据中心训练
用户好评
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oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker加速体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"
常见问题
Q1:轩辕镜像免费版与专业版有什么区别？
免费版仅支持 Docker Hub 加速，不承诺可用性和速度；专业版支持更多镜像源，保证可用性和稳定速度，提供优先客服响应。
Q2:轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像？
免费版仅支持 docker.io；专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。
Q3:流量耗尽错误提示
当返回 402 Payment Required 错误时，表示流量已耗尽，需要充值流量包以恢复服务。
Q4:410 错误问题
通常由 Docker 版本过低导致，需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。
Q5:manifest unknown 错误
先检查 Docker 版本，版本过低则升级；版本正常则验证镜像信息是否正确。
Q6:镜像拉取成功后，如何去掉轩辕镜像域名前缀？
使用 docker tag 命令为镜像打上新标签，去掉域名前缀，使镜像名称更简洁。
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