モデル情報

py311-pylingual-v1-statement

syssec-utd · py311-pylingual-v1-statement

This model is a fine-tuned version of Salesforce/codet5-base on the syssec-utd/statement-py311-pylingual-v1-tokenized dataset. The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 2e-05 - train_batch_size: 24 - eval_batch_size: 24 - seed: 42 - distributed_type: multi-GPU - num_devices: 2 - total_train_batch_size: 48 - total_eval_batch_size: 48 - optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments - lr_scheduler_type: linear - num_epochs: 2 - mixed_precision_training: Native AMP

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license:apache-2.0
コンテキスト長非公開
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モデルウェイト未確認
情報更新日時2026/11/2 19:16:47
OVERVIEW

モデル紹介

This model is a fine-tuned version of Salesforce/codet5-base on the syssec-utd/statement-py311-pylingual-v1-tokenized dataset. The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 2e-05 - train_batch_size: 24 - eval_batch_size: 24 - seed: 42 - distributed_type: multi-GPU - num_devices: 2 - total_train_batch_size: 48 - total_eval_batch_size: 48 - optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments - lr_scheduler_type: linear - num_epochs: 2 - mixed_precision_training: Native AMP

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

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試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。