РекомендацииТекст

eCeLLM

Три языковые модели, дообученные на большом наборе торговых инструкций: подбор товара, ответы по карточке, сопоставление позиций, разбор отзывов. Под свой ассортимент всё равно нужно дообучение.

Последняя открытая версия вышла в июл 2024. Семейство давно не обновлялось: это не значит, что модель не работает, но свежих исправлений и новых размеров ждать не стоит.

Разработчик: Ohio State University (NingLab), США
Первый выпуск: фев 2024
Последний выпуск: июл 2024
Размеры: 2.7B – 13B
Лицензия: Коммерция с условиямиCC BY 4.0 на веса; базовые модели Phi-2, Mistral и Llama 2 идут со своими условиями
Русский язык: Нет
Готовые сборки: GGUF
Запуск: Через свой серверРаботает и без видеокарты
Сферы: Торговля и маркетплейсы, Поддержка клиентов, Маркетинг и контент

Поставить на свой сервер Hugging Face GitHub

Какие задачи решает

Подбор товара по запросу покупателя
Ответы на вопросы по карточке товара
Сопоставление одинаковых позиций в каталогах
Разбор отзывов и вопросов покупателей

Где применяется

Интернет-магазины и маркетплейсыПоддержка покупателейКонтент-отделы и карточки товаров

Требования к железу

НоутбукНоутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии

подходит

1 видеокартаОдна видеокарта на 16–80 ГБ — средние версии

подходит

КластерСервер с несколькими видеокартами — флагманские версии

нет версий

Версии

июл 2024Обновление карточек и весов
фев 2024eCeLLM-L (13B)
фев 2024eCeLLM-M (на базе Mistral 7B Instruct)
фев 2024eCeLLM-S (на базе Phi-2)

Как запустить

На своём сервереВеса скачиваются с Hugging Face, запуск — через vLLM (нагрузка и API) или llama.cpp (скромное железо). Так модель работает в закрытом контуре, без оплаты за запросы.Hugging Face

Сколько нужно железаПосчитайте видеопамять под нужный размер модели, контекст и число одновременных запросов.Открыть калькулятор железа

Ставлю и настраиваю под ключ: подберу размер модели, разверну на вашем сервере, подключу к вашим системам. Квантование — сжатие модели: она занимает меньше видеопамяти и работает на более скромном железе. Отвечает при этом чуть иначе, поэтому качество проверяют на своих примерах.

Частые вопросы

Можно ли использовать eCeLLM в коммерческом проекте?

С условиями. Лицензия: CC BY 4.0 на веса; базовые модели Phi-2, Mistral и Llama 2 идут со своими условиями. Ограничения бывают разными — регион, выручка компании, требование указывать авторство. Перед коммерческим запуском проверьте условия с юристом.

Какое железо нужно для eCeLLM?

Минимум: Ноутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии. Есть версии, которые работают и без видеокарты, на обычном процессоре. Точный объём видеопамяти под ваш размер модели и контекст можно посчитать в калькуляторе железа.

Поддерживает ли eCeLLM русский язык?

Нет. В документации разработчика языки перечислены, русского среди них нет. Для русских задач лучше взять модель из подборки «Открытые ИИ-модели с русским языком».

Где скачать eCeLLM и сколько это стоит?

Веса eCeLLM лежат в открытом доступе и скачиваются бесплатно. Платить нужно только за железо, на котором модель работает, и за настройку. Ссылки на первоисточник — в конце страницы.

Как внедряю у заказчика

ПодборВыбираю размер модели под задачу и ваше железо, проверяю на ваших примерах.
УстановкаРазворачиваю на вашем сервере или в закрытом контуре, отдаю API.
ДообучениеДообучаю на ваших данных (LoRA) или подключаю базу знаний — что дешевле для задачи.
ВстраиваниеПодключаю к CRM, 1С, боту, сайту или рабочему чату, настраиваю мониторинг.