GLM-5.3 is live. Run Z.ai's latest model on Friendli Model APIs. Try it today ➜
NotoriousH2
Available on FriendliAI
Run this model inference on single tenant GPU with unmatched speed and reliability at scale.
Run this model inference with full control and performance in your environment.
Model Details
Model Provider
NotoriousH2
Model Tree
Qwen/Qwen3-4B
Input Modalities
Output Modalities
Supported Functionality
python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizermodel_id = "NotoriousH2/Qwen3-4B-Calendar-Agent-SFT"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
LoRA 파일과 토크나이저는 adapter/에 있습니다.
학습 설정은 training_config.json, 전체 학습 기록은 history.json에서 확인할 수 있습니다.
공개 병합 모델은 정해진 SFT 학습의 종료 체크포인트를 사용합니다.
이 저장소는 checkpoint-60(학습 step 60)을 포함합니다.
선택 근거: 60 step으로 설정한 SFT 학습의 최종 체크포인트
데이터 해시, dev 지표, 모델 해시는 selected_checkpoint.json에 있습니다.
공개 dev 원시 결과와 선택 summary는 각각 selection/dev_evaluation.json과 selection/dev_selection_summary.json에 있습니다.
dev 평가는 서버 시드 42와 VLLM_BATCH_INVARIANT=1을 사용합니다.
모든 모델은 같은 final 시나리오에서 실제 도구 루프로 평가했습니다.
| 모델 | Valid Tool Call | Policy Compliance | Task Success | Average Tool Calls |
|---|---|---|---|---|
| Base | 100.00% | 80.00% | 20.00% | 0.80 |
| SFT | 100.00% | 89.25% | 89.00% | 2.55 |
시나리오별 궤적과 판정 근거는 base_evaluation.json과 sft_evaluation.json에 있습니다.
이 모델은 합성 시나리오와 메모리 Calendar 환경에서 학습했습니다. 실제 일정 서비스의 인증, 권한, 개인정보, 장애 복구를 처리하지 않습니다.