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Smollm
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SmolLM模型适合需要在本地设备上运行语言模型的开发者和研究人员。它们特别适合那些需要在资源受限的环境中进行高效推理的应用场景，如智能手机、笔记本电脑等。此外，对于需要保护用户隐私的应用，SmolLM模型提供了一个有效的解决方案。
AI模型AI语言学习#小型语言模型#本地设备#隐私保护#高效推理优质新品开源
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产品介绍
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简介
SmolLM是一系列最新的小型语言模型，包含135M、360M和1.7B参数的版本。这些模型在精心策划的高质量训练语料库上进行训练，能够实现在本地设备上运行，显著降低推理成本并提高用户隐私。SmolLM模型在多种基准测试中表现优异，测试了常识推理和世界知识。
截图
产品特色
支持多种参数规模：135M、360M和1.7B参数。
在高质量数据集上进行训练，提供高性能。
适用于本地设备，减少推理成本，提高隐私保护。
在多种基准测试中表现优异，测试常识推理和世界知识。
支持多种硬件配置，从智能手机到笔记本电脑。
提供ONNX和WebGPU演示，易于部署和使用。
支持指令调优，使用公开许可的指令数据集进行训练。
使用教程
1. 访问SmolLM模型的Hugging Face页面，下载所需的模型。
2. 根据设备硬件配置选择合适的模型版本（135M、360M或1.7B参数）。
3. 使用ONNX或WebGPU演示进行模型部署，确保模型能够在目标设备上运行。
4. 进行指令调优，使用公开许可的指令数据集对模型进行进一步训练。
5. 在实际应用中调用模型，进行自然语言处理任务，如文本生成、知识问答等。
6. 监控模型性能和资源使用情况，确保在本地设备上实现高效推理。
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