Qwen2.5-Coder-14B-houdini_vex_functions
Veröffentlicht von anshulVashist im Jahr 2025, ist Qwen2.5-Coder-14B-houdini_vex_functions ein 14 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell. Qwen2.5-Coder-14B-houdini_vex_functions is an open-weights chat model with roughly 14 billion parameters.
by anshulVashist · 14 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
- Chat und Routing mit geringer Latenz
- Anfrage-Routing und Triage
- Textklassifikation
Möglichkeiten, Qwen2.5-Coder-14B-houdini_vex_functions in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren anshulVashist-API-Key ein. osFoundry erkennt Qwen2.5-Coder-14B-houdini_vex_functions 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-14B-houdini_vex_functions 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-14B-houdini_vex_functions ausführen
Qwen2.5-Coder-14B-houdini_vex_functions läuft auf eine einzelne 16GB-Consumer-GPU (~9 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision passt auf eine einzelne H100 80GB bei FP16-Präzision (~34 GB).
Qwen2.5-Coder-14B-houdini_vex_functions 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-14B-houdini_vex_functions
Ist Qwen2.5-Coder-14B-houdini_vex_functions kostenlos nutzbar?
Qwen2.5-Coder-14B-houdini_vex_functions 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-14B-houdini_vex_functions 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-14B-houdini_vex_functions?
Etwa 9 GB bei Q4-Quantization oder 34 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne 24GB-Consumer-GPU.
Kann ich Qwen2.5-Coder-14B-houdini_vex_functions lokal betreiben?
Ja. Qwen2.5-Coder-14B-houdini_vex_functions 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-14B-houdini_vex_functions besonders gut?
Qwen2.5-Coder-14B-houdini_vex_functions eignet sich besonders für Chat und Routing mit geringer Latenz, Anfrage-Routing und Triage, Textklassifikation.
Wie verwende ich Qwen2.5-Coder-14B-houdini_vex_functions in osFoundry?
Fügen Sie Ihren anshulVashist-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie Qwen2.5-Coder-14B-houdini_vex_functions 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 anshulVashist am 12. März 2025. Quelle: https://huggingface.co/anshulVashist/Qwen2.5-Coder-14B-houdini_vex_functions