Alpie Core

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O Alpie Core é um modelo de raciocínio quantizado de 4 bits com 32 bilhões de parâmetros construído na Índia que oferece poderosos recursos de IA por meio de uma plataforma de API, ao mesmo tempo em que é de código aberto, compatível com OpenAI e eficiente em GPUs de baixo custo.
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Alpie Core

Informações do Produto

Atualizado:Dec 29, 2025

O que é Alpie Core

O Alpie Core é um modelo de IA inovador desenvolvido pela 169Pi, o principal laboratório de pesquisa de IA da Índia, fundado por Rajat e Chirag Arya. Ele representa um marco para a IA de código aberto da Índia como um dos primeiros globalmente a demonstrar que modelos de raciocínio de 4 bits podem rivalizar com sistemas de escala de fronteira. O modelo suporta comprimento de contexto de 65K, é licenciado sob Apache 2.0 e é acessível por meio de várias plataformas, incluindo Hugging Face, Ollama, API hospedada e o 169Pi Playground.

Principais Recursos do Alpie Core

Alpie Core é um modelo de raciocínio quantizado de 4 bits com 32B parâmetros desenvolvido pela 169Pi na Índia. Ele suporta um comprimento de contexto de 65K, é de código aberto sob a licença Apache 2.0 e é compatível com OpenAI. O modelo é executado de forma eficiente em GPUs de baixo custo por meio de quantização inovadora de 4 bits durante o treinamento, mantendo alto desempenho. Ele está acessível por meio de várias plataformas, incluindo Hugging Face, Ollama, API hospedada e o 169Pi Playground.
Quantização de 4 bits: Usa treinamento inovador com reconhecimento de quantização para obter 75% menos uso de memória e inferência 3,2 vezes mais rápida, mantendo a precisão
Suporte de Contexto Longo: Suporta até 65K de comprimento de contexto com planos de estender para 128K tokens
Múltiplos Pontos de Acesso: Disponível através de várias plataformas, incluindo Hugging Face, Ollama, API hospedada e 169Pi Playground
Treinamento de Conjunto de Dados Especializado: Treinado em seis conjuntos de dados selecionados de alta qualidade (~2B tokens) cobrindo STEM, raciocínio Indic, direito, psicologia, codificação e matemática avançada

Casos de Uso do Alpie Core

Educação e Preparação para Exames: Auxilia na preparação para exames competitivos com forte foco no contexto educacional indiano
Automação Empresarial: Permite que as empresas integrem capacidades de raciocínio de IA em seus pipelines de produção
Análise Jurídica: Fornece suporte de raciocínio para documentação e análise jurídica com treinamento especializado em direito
Pesquisa e Desenvolvimento: Apoia a pesquisa acadêmica e científica com fortes capacidades de raciocínio STEM

Vantagens

Utilização eficiente de recursos com quantização de 4 bits
Código aberto e de acesso livre
Forte desempenho no contexto indiano, mantendo a adaptabilidade global
Executa em GPUs de baixo custo, tornando-o mais acessível

Desvantagens

Ainda em estágios iniciais de desenvolvimento
Capacidades multimodais limitadas (atualmente em desenvolvimento)
Pode exigir otimização adicional para casos de uso específicos

Como Usar o Alpie Core

Instalar Bibliotecas Necessárias: Instale as bibliotecas transformers, peft e torch usando o pip
Importar Dependências: Importe os módulos necessários: AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer de transformers; PeftModel, PeftConfig de peft; e torch
Carregar Configuração do Modelo: Carregue a configuração do adaptador LoRA usando peft_model_id = '169Pi/Alpie-Core' e PeftConfig.from_pretrained()
Carregar Modelo Base: Carregue o modelo base usando AutoModelForCausalLM.from_pretrained() com precisão float16 e mapeamento automático de dispositivo
Carregar Tokenizador: Carregue o tokenizador usando AutoTokenizer.from_pretrained() com o caminho do modelo base
Carregar Pesos LoRA: Carregue os pesos LoRA no modelo base usando PeftModel.from_pretrained()
Opções de Acesso: Acesse o Alpie Core por meio de várias plataformas: Hugging Face, Ollama, API hospedada da 169Pi ou o 169Pi Playground

Perguntas Frequentes do Alpie Core

O Alpie Core é um modelo de raciocínio de 32B que é de código aberto (licença Apache 2.0) e compatível com OpenAI, projetado para ser executado de forma eficiente em GPUs de baixo custo.

Vídeo do Alpie Core

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