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。