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DistilQwen2.5 — Alibaba's industrial practices for training distilled open lightweight language models. Knowledge distillation from Qwen2.5 72B into smaller 0.5B-7B models.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/mkurman/zorai --skill distilqwenコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
Use when provisioning Prime Intellect GPU compute, managing pods/disks/sandboxes, running hosted RL training via prime lab, installing or publishing RL environments, or exposing local services via Prime Tunnel. Covers the `prime` CLI (PyPI: prime) for all Prime Intellect platform operations.
Shared Python package for Science Skills, currently containing http_client -- a unified HTTP client with rate limiting, retries, and exponential backoff. Not a standalone agent skill. Do not invoke directly.
Retrieve and analyze AlphaFold predicted structures for a protein. Use when the user provides a specific UniProt Accession ID and wants structural confidence metrics (pLDDT), domain boundary analysis, or disorder assessment. Do not use if the user only has a protein name, gene name, or amino acid sequence — ask for a UniProt ID first.
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | distilqwen |
| description | DistilQwen2.5 — Alibaba's industrial practices for training distilled open lightweight language models. Knowledge distillation from Qwen2.5 72B into smaller 0.5B-7B models. |
| tags | ["distilqwen","knowledge-distillation","qwen","lightweight-llm","alibaba","zorai"] |
DistilQwen2.5 (Alibaba, arXiv:2504.15027) provides industrial practices for training distilled open lightweight LLMs. The approach distills Qwen2.5-72B-Instruct into smaller models (0.5B, 1.5B, 3B, 7B) with strong performance retention.
The distilled models are available on HuggingFace as distilqwen/distilqwen2.5-*-instruct and can be used directly:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("distilqwen/distilqwen2.5-1.5b-instruct")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilqwen/distilqwen2.5-1.5b-instruct")