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| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 베이스 모델 | google/gemma-4-E2B-it |
| 방법 | LoRA (r=16, alpha=32) |
| 학습률 | 2e-4 |
| 에폭 | 3 |
| 양자화 | 4-bit, group_size=64 (mlx_lm / mlx_vlm) |
| 업로드 시각 | 2026-07-01T05:34:47Z |
| 출처 | 건수 | 라이선스 |
|---|---|---|
| Anthropic Claude Haiku 합성 한국어 대화 | ~1,700 | Metel 내부 |
| KoAlpaca | ~3,000 | cc-by-sa-4.0 |
| Metel 서비스 사용자 trajectory | ~1,300 | Metel 내부 |
주의: 학습 데이터 자체는 이 저장소에 포함되지 않습니다. 모델 가중치만 제공됩니다.
1from mlx_vlm import load, generate
2
3model, processor = load("mcred2030/metel-gemma4-e2b-ko-v1")
4prompt = "안녕하세요! 오늘 날씨가 어때요?"
5output = generate(model, processor, prompt=prompt, max_tokens=256)
6print(output)1from mlx_lm import load, generate
2
3model, tokenizer = load("mcred2030/metel-gemma4-e2b-ko-v1")
4prompt = "안녕하세요! 오늘 날씨가 어때요?"
5output = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, max_tokens=256)
6print(output)ModelVariant.e2bMetelV1 선택 시 이 모델을 사용합니다.