Snowflake Arctic
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Snowflake Arctic
简介 :
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型(LLM),它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色,即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理,为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外,Arctic 采用 Apache 2.0 许可,提供无门槛的权重和代码访问,并通过开源数据配方和研究洞察,进一步推动了社区的开放性和成本效益。
需求人群 :
["企业客户:需要构建对话式 SQL 数据辅助工具、代码辅助工具和 RAG 聊天机器人。","AI 社区:希望以较低成本训练定制模型的研究者和开发者。","开发者:寻求高效、低成本的模型来提升其应用程序的智能水平。"]
总访问量: 4.2M
占比最多地区: US(51.24%)
本站浏览量 : 53.3K
使用场景
企业可以通过 Arctic 创建定制的 SQL 数据辅助工具来优化数据分析流程。
开发者可以利用 Arctic 的编码辅助功能来加速软件开发项目。
研究人员可以使用 Arctic 进行复杂的指令遵循和语言理解研究。
产品特色
SQL 生成:能够生成企业级 SQL 数据。
编码辅助:提高编程效率,辅助代码编写。
指令遵循:能够理解和执行复杂的指令。
高效的训练:使用低于200万美元的计算预算,实现与高预算模型相当的性能。
开放源代码:Apache 2.0许可,提供模型权重和代码的自由访问。
数据课程:三阶段课程,专注于从基础到企业级技能的学习。
推理效率:在小批量和大批量推理中均展现出优异的性能。
系统优化:与 NVIDIA 合作,优化了 Arctic 的推理实现。
使用教程
步骤1:访问 Hugging Face 下载 Arctic 模型。
步骤2:使用 Github 仓库中的推理和微调配方。
步骤3:在 Snowflake Cortex 中体验无服务器的 Arctic 服务。
步骤4:通过 AWS、Azure 等云服务提供商访问 Arctic。
步骤5:在 Streamlit Community Cloud 或 Hugging Face Streamlit Spaces 上尝试 Arctic 的实时演示。
步骤6:参与 Arctic 主题社区黑客马拉松,获取指导和积分帮助构建自己的 Arctic 应用。
步骤7:阅读 Arctic 的“食谱”手册,了解如何以最具成本效益的方式构建自定义 MoE 模型。
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