### 23.【salamandra-7b】
### 原模型名称及在启智社区的地址
模型名称:salamandra-7b
模型地址:https://git.openi.org.cn/FoundationModel/philschmid/modelmanage/model_migrating?name=salamandra-7b
属于方:本人上传
### 云脑调试任务名称及运行过程截图
![image-20241214125516622](https://zhengzizhi122921.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/img/image-20241214125516622.png)
![image-20241214125411758](https://zhengzizhi122921.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/img/image-20241214125411758.png)
### 基于openMind工具链完成适配后的模型名称及在启智社区、魔乐社区的地址
模型名称:salamandra-7b
模型地址:https://git.openi.org.cn/nanluan1/salamandra-7b/modelmanage/model_readme_tmpl?name=salamandra-7b
![image-20241214135704686](https://zhengzizhi122921.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/img/image-20241214135704686.png)
魔乐社区:https://modelers.cn/models/nanluan1/salamandra-7b
![image-20241214133626861](https://zhengzizhi122921.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/img/image-20241214133626861.png)
### 心得体验
**OpenMind工具链使用体验**
OpenMind工具链的集成性较强,从模型加载到推理过程都非常流畅。工具链的接口设计清晰,支持多种开发语言,并且文档完善,降低了上手难度。但部分高级功能的配置较复杂,可能需要更详细的案例指导。
**昇腾算力体验**
在昇腾算力环境下,**Salamandra-7B**模型的推理速度较快,尤其在大批量数据推理任务中表现优越。相比传统CPU,算力利用率显著提升,但对硬件环境要求较高,需要适配特定的驱动和系统版本。
**模型性能对比**
相较于其他7B参数量级模型,**Salamandra-7B**在中文任务上的表现较为突出,尤其在生成式任务和自然语言理解场景中展现了良好的语义理解能力。对于更复杂的逻辑推理任务,模型尚有提升空间,尤其在多轮对话和专业知识领域的表现稍显不足。
### 精度对比