الوصف
GLiDE، الذي تم تطويره بواسطة Fastino، هو نموذج قرار يقوم بمعالجة بيانات الإدخال على شكل نصوص أو JSON أو صور لتوفير نتائج قائمة على الاحتمالات لمهام اتخاذ القرار. هذا النموذج مفيد بشكل خاص لتطبيقات التصنيف والتوجيه والتقييم. يمكن للمستخدمين الوصول إلى GLiDE من خلال واجهة برمجة التطبيقات المستضافة من Fastino، والتي تتطلب مفتاح API للمصادقة. يدعم النموذج أنواعًا مختلفة من القرارات، بما في ذلك الاختيار، وnoul (نعم/لا)، والتقييم، مع القدرة على التعامل مع ما يصل إلى 255 خيارًا لكل سؤال.
قراءة المزيد
تم تصميم GLiDE للعمل بكفاءة مع السياقات الطويلة، حيث يدعم ما يصل إلى 40,000 توكن لكل طلب سؤال. يعمل باستخدام واجهة برمجة تطبيقات بايثون وخادم HTTP يتواصل بتنسيق System One. تشمل متطلبات الأجهزة للنموذج وجود وحدة معالجة رسومات (GPU) بسعة ذاكرة لا تقل عن 80 جيجابايت، وقد تم اختباره على وحدات معالجة الرسومات NVIDIA RTX PRO 6000 وB200 وH100.
تشغل أوزان النموذج 52.2 جيجابايت على القرص، مع استخدام ذروة لذاكرة GPU تصل إلى 60.2 جيجابايت لسؤال مكون من 39,000 توكن. تم تحسين GLiDE للأداء، مع ميزات مثل الانتباه الخطي السريع لمعالجة أسرع. إنه حتمي، مما يضمن نتائج متسقة عبر الطلبات المماثلة.
تشمل قيود GLiDE الحد الأقصى من 255 خيارًا لكل سؤال وحدًا قدره 40,000 توكن لكل طلب سؤال. لا يقوم بإنشاء نصوص أو تفسيرات، حيث يركز فقط على اتخاذ القرار بناءً على الخيارات المقدمة. النموذج مرخص بموجب ترخيص مجتمع Fastino، مع مساهمات من Qwen ومكونات طرف ثالث أخرى.
- الفئةنماذج الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة
- النشرسحابي
- المنصاتالويب
أبرز ملامح GLiDE
نموذج قرار للتصنيف
يدعم النصوص وJSON والصور
الوصول عبر واجهة برمجة التطبيقات من Fastino
يتعامل مع ما يصل إلى 255 خيارًا لكل سؤال
40,000 توكن لكل طلب سؤال
واجهة برمجة تطبيقات بايثون وخادم HTTP
نتائج حتمية
يتطلب GPU بسعة 80 جيجابايت من الذاكرة
البدء مع GLiDE
الوصول إلى صفحة النموذج: زيارة صفحة GLiDE على Hugging Face
المصادقة: الحصول على مفتاح API من Fastino
التكوين: إعداد واجهة برمجة التطبيقات مع المعلمات اللازمة
إرسال الطلبات: استخدام واجهة برمجة التطبيقات لإرسال طلبات القرار
حالات استخدام GLiDE
- مهام التصنيف
- قرارات التوجيه
- تطبيقات التقييم
- المعالجة متعددة الوسائط
- دعم القرار الداخلي







