Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-quantized.awq-w4a16-llmcompressor
Entwickelt von alishafique, ist Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-quantized.awq-w4a16-llmcompressor ein 7 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell. Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-quantized.awq-w4a16-llmcompressor is an open-weights chat model with roughly 7 billion parameters.
by alishafique · 7 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
- Chat und Routing mit geringer Latenz
- Anfrage-Routing und Triage
- Textklassifikation
Möglichkeiten, Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-quantized.awq-w4a16-llmcompressor in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren alishafique-API-Key ein. osFoundry erkennt Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-quantized.awq-w4a16-llmcompressor automatisch — weisen Sie es im Pipeline-Tab einer Maestro-Rolle (Router, Direct, Orchestrator oder Fallback) zu, und es ist in jedem Chat verfügbar. Ihr Key, Ihr Provider-Konto — kein Token-Aufschlag.
Dedizierten Endpunkt bereitstellen
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-quantized.awq-w4a16-llmcompressor ist Open-Weights — betreiben Sie es lokal kostenlos oder stellen Sie in Ihrem Workspace einen dedizierten GPU-Endpunkt für reservierte Kapazität ohne Rate Limits bereit.
In einer Room App verwenden
Room Apps deklarieren KI-Funktionen in ihrem Manifest und rufen sie anschließend mit invokeAI auf:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Aus eigenen Anwendungen aufrufen
Sobald ein Modell in Ihrem Workspace eingerichtet ist, können Sie es als API hosten und aus Ihren eigenen Diensten, Skripten oder CI — außerhalb von osFoundry — erreichen.
Welche Hardware kann Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-quantized.awq-w4a16-llmcompressor ausführen
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-quantized.awq-w4a16-llmcompressor läuft auf eine einzelne 16GB-Consumer-GPU (~5 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision passt auf eine einzelne H100 80GB bei FP16-Präzision (~17 GB).
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-quantized.awq-w4a16-llmcompressor im Vergleich zu ähnlichen Modellen
Lizenz
Nicht angegeben — Lizenzbedingungen nicht angegeben — prüfen Sie die Upstream-Model-Card vor kommerzieller Nutzung.
Konsultieren Sie die Upstream-Dokumentation.
Häufige Fragen zu Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-quantized.awq-w4a16-llmcompressor
Ist Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-quantized.awq-w4a16-llmcompressor kostenlos nutzbar?
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-quantized.awq-w4a16-llmcompressor kann auf Ihrer eigenen Hardware kostenlos lokal betrieben werden. Der gehostete Zugriff über osFoundry wird abgerechnet (Input Free (local), Output Free (local)). Sie können jederzeit zwischen lokal und gehostet wechseln.
Kann ich Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-quantized.awq-w4a16-llmcompressor kommerziell nutzen?
Kommerzielle Nutzung ist unter bestimmten Bedingungen erlaubt. Lizenzbedingungen nicht angegeben — prüfen Sie die Upstream-Model-Card vor kommerzieller Nutzung. Konsultieren Sie die Upstream-Dokumentation.
Wie viel VRAM benötigt Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-quantized.awq-w4a16-llmcompressor?
Etwa 5 GB bei Q4-Quantization oder 17 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne 24GB-Consumer-GPU.
Kann ich Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-quantized.awq-w4a16-llmcompressor lokal betreiben?
Ja. Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-quantized.awq-w4a16-llmcompressor ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-quantized.awq-w4a16-llmcompressor besonders gut?
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-quantized.awq-w4a16-llmcompressor eignet sich besonders für Chat und Routing mit geringer Latenz, Anfrage-Routing und Triage, Textklassifikation.
Wie verwende ich Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-quantized.awq-w4a16-llmcompressor in osFoundry?
Fügen Sie Ihren alishafique-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-quantized.awq-w4a16-llmcompressor im Pipeline-Tab einer Maestro-Rolle zu und nutzen Sie es anschließend im Chat, in Room Apps über invokeAI oder in Ihren eigenen Anwendungen.
Veröffentlicht von alishafique am 20. April 2026. Quelle: https://huggingface.co/alishafique/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-quantized.awq-w4a16-llmcompressor