Model Card: Qwen

Descripción General

• Nombre del Modelo: Qwen.

• Tipo de Modelo: Clasificación, Generación de texto.

• Desarrollado por: Alibaba Cloud.

• Tamaño en Parámetros: 72B.

• Nivel de Cuantificación: Q4 K M.

Uso Previsto

Casos de Uso Recomendados

• Desarrollo y prueba de prototipos de aplicaciones de IA en entornos con restricciones de recursos computacionales.

• Implementación de chatbots y asistentes virtuales eficientes.

• Procesamiento de lenguaje natural en hasta 140 idiomas.

Casos de Uso No Recomendados

• Aplicaciones que requieran interpretación avanzada en idiomas no cubiertos por el modelo.

• Uso en entornos que requieran cumplimiento estricto de normas industriales sin validaciones adicionales.

Factores y Métricas de Rendimiento

Datos de Entrenamiento

• Frescura de los datos hasta marzo de 2025.

• Fuentes de datos.

• Preprocesamiento aplicado.

• Consideraciones de privacidad y seguridad.

Métricas de Evaluación

• TBD graphic

Limitaciones y Sesgos

Limitaciones Técnicas

• Restricciones de hardware/software.

• Requisitos de memoria y procesamiento.

• Limitaciones de escalabilidad.

Sesgos Identificados

• Sesgos conocidos en los datos de entrenamiento.

• Disparidades de rendimiento entre diferentes grupos demográficos.

• Estrategias de mitigación implementadas.

Consideraciones Éticas y de Seguridad

Evaluación de Riesgos

• Riesgos potenciales identificados.

• Impacto en diferentes grupos de usuarios.

• Medidas de mitigación implementadas.

Directrices de Seguridad

• Protocolos de seguridad recomendados.

• Medidas de protección de datos.

• Pautas para el manejo de información sensible.

Detalles de Implementación

Requisitos Técnicos

• Especificaciones de hardware.

• Dependencias de software.

• Requisitos de ambiente.

Guía de Integración

• Pasos para la implementación.

• Ejemplos de código.

• APIs y endpoints disponibles.

Mantenimiento y Actualizaciones

Ciclo de Vida del Modelo

• Frecuencia de actualizaciones.

• Política de versiones.

• Procedimientos de mantenimiento.

Monitoreo de Rendimiento

• Métricas de monitoreo recomendadas

• Herramientas de seguimiento

• Procedimientos de reporte de problemas

Documentación Adicional

Referencias

• Enlaces a documentación técnica

• Publicaciones relacionadas

• Recursos de soporte

Información de Contacto

• Equipo responsable

• Canales de soporte

• Procedimiento para reportar problemas

Apéndices

Glosario de Términos

• Definiciones de términos técnicos

• Acrónimos utilizados

• Conceptos clave

Ejemplos de Uso

pythonCopy# Ejemplo de código de implementación básica
from saptiva import Model

model = Model.load('nombre_modelo')
resultado = model.predict(datos)

Métricas Detalladas

• Tablas de rendimiento

• Gráficos de evaluación

• Matrices de confusión