Instructions to use yava-code/candor-lab-ru-qwen2.5-3b with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- PEFT
How to use yava-code/candor-lab-ru-qwen2.5-3b with PEFT:
from peft import PeftModel from transformers import AutoModelForCausalLM base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("unsloth/Qwen2.5-3B-Instruct-bnb-4bit") model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "yava-code/candor-lab-ru-qwen2.5-3b") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- Unsloth Desktop
Candor Lab RU
QLoRA-эксперимент по управляемой прямоте русскоязычного ассистента: конкретные и иногда колкие ответы без корпоративной воды. Цель — исследовать style adherence, сохраняя полезность и фактическую осторожность. Это демонстрационный запуск на небольшом вручную составленном датасете, не production-модель.
Base: unsloth/Qwen2.5-3B-Instruct-bnb-4bit · Steps: 60 · LoRA r: 16 · Quantization during training: 4-bit.
- Downloads last month
- -
Model tree for yava-code/candor-lab-ru-qwen2.5-3b
Base model
Qwen/Qwen2.5-3B Finetuned
Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct Quantized
unsloth/Qwen2.5-3B-Instruct-bnb-4bit