# T-lite-it ## 论文 [T-lite-it](https://arxiv.org/pdf/2512.10430) ## 模型简介 T-lite-it-2.1是一款基于Qwen 3架构的高效俄语模型,其在遵循指令和执行工具调用能力方面实现显著提升——这是相较于不支持工具调用的T-lite-it-1.0版本的关键进步。在工具调用场景中,该模型表现优于Qwen3-8B,这一特性对智能体应用至关重要。该模型面向通用任务与复杂工作流设计,并通过优化的分词器实现了更高的俄语文本生成效率。 ## 环境依赖 | 软件 | 版本 | | :------: | :------: | | DTK | 25.04.2 | | python | 3.10.12 | | transformers | >=4.57.1 | | vllm | 0.9.2+das.opt1.dtk25042 | | torch | 2.5.1+das.opt1.dtk25042 | | triton | 3.1+das.opt1.3c5d12d.dtk25041 | | flash_attn | 2.6.1+das.opt1.dtk2504 | | flash_mla | 1.0.0+das.opt1.dtk25042 | 推荐使用镜像:image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/vllm:0.9.2-ubuntu22.04-dtk25.04.2-py3.10 - 挂载地址`-v`根据实际模型情况修改 ```bash docker run -it --shm-size 60g --network=host --name T-lite-it --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --device=/dev/mkfd --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro -v /path/your_code_path/:/path/your_code_path/ image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/vllm:0.9.2-ubuntu22.04-dtk25.04.2-py3.10 bash ``` 更多镜像可前往[光源](https://sourcefind.cn/#/service-list)下载使用。 关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.sourcefind.cn/tool/)开发者社区下载安装。 ## 数据集 暂无 ## 训练 暂无 ## 推理 ### vllm #### 单机推理 ```bash ## serve启动 可参考vllm_serve.sh脚本 vllm serve t-tech/T-lite-it-2.1 --trust-remote-code --dtype bfloat16 --max-seq-len-to-capture 32768 -tp 1 --max-model-len 32768 --port 8010 ## client访问 可参考vllm_cilent.sh curl -X POST "http://localhost:8010/v1/chat/completions" -H "Content-Type: application/json" --data '{ "model": "t-tech/T-lite-it-2.1", "messages": [ { "role": "user", "content": "请介绍下自己" } ] }' ``` ## 效果展示
### 精度 DCU与GPU精度一致,推理框架:vllm。 ## 预训练权重 | 模型名称 | 权重大小 | DCU型号 | 最低卡数需求 |下载地址| |:-----:|:----------:|:----------:|:---------------------:|:----------:| | T-lite-it-2.1 | 8B | K100AI | 1 | [下载地址](https://huggingface.co/t-tech/T-lite-it-2.1) | ## 源码仓库及问题反馈 - https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/t-lite-it_vllm ## 参考资料 - https://habr.com/ru/companies/tbank/articles/979650/