橙子AI科技 Logo 橙子AI科技 需求咨询
菜单
模型

smollm2-135M-SFT-Only

HuggingFaceTB/smollm2-135M-SFT-Only

查看上游原文 ↗
上游访问：公开 本站服务：可咨询 内容检查：AI 辅助整理并检查 许可证：上游卡片未声明 上游版本：79528469cd11

中文简介

HuggingFaceTB/smollm2-135M-SFT-Only 是 HuggingFaceTB 在 Hugging Face 发布的模型仓库，当前卡片主要关联文本生成与推理。本站固定记录上游版本 79528469cd11，同步到 17 个文件，文件元数据合计 256.64 MB；访问状态为“公开”，许可证字段为“上游卡片未声明”。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

在 Hugging Face 查看原文 ↗

【README 卡片中文译介】

以下内容依据上游仓库 HuggingFaceTB/smollm2-135M-SFT-Only 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息，完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。

【资源概览】
HuggingFaceTB/smollm2-135M-SFT-Only 是 HuggingFaceTB 在 Hugging Face 发布的模型仓库，当前卡片主要关联文本生成与推理。本站固定记录上游版本 79528469cd11，同步到 17 个文件，文件元数据合计 256.64 MB；访问状态为“公开”，许可证字段为“上游卡片未声明”。

【适用方向】
适合在真实样本上评估文本生成与推理能力，并比较质量、时延和资源消耗。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标，再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

【版本与规格】
固定版本：79528469cd11。 任务标签：文本生成与推理。 架构：LlamaForCausalLM。 上游 Safetensors 元数据显示参数量约 134.52 M。 模型类型字段：llama。 上游标注的基础模型：HuggingFaceTB/135M-lc-100k-rope-12B。 上游页面记录的最近更新时间：2025-07-28。

【文件信息】
上游 API 返回 17 个文件，文件元数据合计 256.64 MB。 已保存文件清单中的主要扩展名：.json 10 个、.0 1 个、.1 1 个、.bin 1 个、.md 1 个、.safetensors 1 个。 当前较大的文件包括：model.safetensors（256.60 MB）；tokenizer.json（2.01 MB）；vocab.json（781.90 KB）。

【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 256.64 MB。 按每参数 2 字节只计算 BF16 权重，理论下限约 256.57 MB；这不包含 KV Cache、激活值、框架开销或并发余量。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定，不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺；应在目标格式和目标硬件上实测。

【使用边界】
上游卡片没有提供明确许可证字段，下载、训练、商用或再分发前必须打开原始仓库确认授权条件。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险，面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

已有简体中文译文 · Codex 基于固定版本 README 与上游元数据生成中文结构化译介 · 2026-07-26 00:51

smollm2-135M-8k-lc100k-mix1-ep2 This model is a fine-tuned version of HuggingFaceTB/SmoLLM2-135M on Smol-SmolTalk (the HuggingFaceTB/magpie-ultra-v1.0-top-300K-short-H4, the HuggingFaceTB/OpenHermes-2.5-H4-200k, the HuggingFaceTB/ifeval-like-data-36k-H4, the HuggingFaceTB/everyday-conversations-llama3.1-2k, the HuggingFaceTB/self-oss-instruct-sc2-H4, the HuggingFaceTB/summarization-data-10k-H4, the HuggingFaceTB/smollm-v2-summarization, the HuggingFaceTB/smollm-v2-rewriting-50k-H4, the HuggingFaceTB/explore-instruct-rewrite-H4 and the HuggingFaceTB/LongAlign-16k-ctx-english-H4 datasets). It achieves the following results on the evaluation set: Loss: 1.8390 Model description More information needed Intended uses & limitations More information needed Training and evaluation data More information needed Training procedure Training hyperparameters The following hyperparameters were used during training: learning_rate: 0.001 train_batch_size: 4 eval_batch_size: 4 seed: 42 distributed_type: multi-GPU num_devices: 8 gradient_accumulation_steps: 4 total_train_batch_size: 128 total_eval_batch_size: 32 optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 lr_scheduler_type: cosine lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1 num_epochs: 2 Training results | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | |:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:| | 1.2705 | 1.0 | 392 | 1.8649 | | 1.1867 | 2.0 | 784 | 1.8390 | Framework versions Transformers 4.42.3 Pytorch 2.1.2 Datasets 2.20.0 Tokenizers 0.19.1

公开页仅展示原文摘录；完整模型卡或数据集卡请前往上游仓库查看。

适用场景

适合在真实样本上评估文本生成与推理能力，并比较质量、时延和资源消耗。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标，再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

模型参数

固定版本：79528469cd11。 任务标签：文本生成与推理。 架构：LlamaForCausalLM。 上游 Safetensors 元数据显示参数量约 134.52 M。 模型类型字段：llama。 上游标注的基础模型：HuggingFaceTB/135M-lc-100k-rope-12B。 上游页面记录的最近更新时间：2025-07-28。

文件说明

上游 API 返回 17 个文件，文件元数据合计 256.64 MB。 已保存文件清单中的主要扩展名：.json 10 个、.0 1 个、.1 1 个、.bin 1 个、.md 1 个、.safetensors 1 个。 当前较大的文件包括：model.safetensors（256.60 MB）；tokenizer.json（2.01 MB）；vocab.json（781.90 KB）。

上游文件元数据

以下仅为 Hugging Face 官方 API 返回的文件名与大小元数据，官网没有下载或托管这些文件。

  • .gitattributes1.48 KB
  • all_results.json402 B
  • config.json804 B
  • eval_results.json190 B
  • generation_config.json132 B
  • merges.txt455.46 KB
  • model.safetensors256.60 MB
  • README.md2.54 KB
  • runs/Oct31_07-14-36_ip-26-0-170-143/events.out.tfevents.1730358945.ip-26-0-170-143.2039241.038.17 KB
  • runs/Oct31_07-14-36_ip-26-0-170-143/events.out.tfevents.1730361415.ip-26-0-170-143.2039241.1359 B
  • special_tokens_map.json565 B
  • tokenizer.json2.01 MB

硬件建议

仓库文件元数据合计 256.64 MB。 按每参数 2 字节只计算 BF16 权重，理论下限约 256.57 MB；这不包含 KV Cache、激活值、框架开销或并发余量。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定，不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺；应在目标格式和目标硬件上实测。

注意事项

上游卡片没有提供明确许可证字段，下载、训练、商用或再分发前必须打开原始仓库确认授权条件。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险，面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

获取、校验与交付

咨询此资源时只需发送本页链接或资源准确全称。橙子AI科技会继续核对版本、文件与类型、README资料卡、许可证和访问条件，并在合法访问权限、许可证及平台规则允许的前提下，协助海内外下载、完整性校验及网盘或硬盘交付；本官网本身不托管或下载资源文件。

第三方资源声明

本页面为橙子AI科技基于固定版本上游卡片整理的中文信息与服务说明，不代表资源作者或平台官方页面。实际许可、访问和使用条件以上游原文为准。