gemma_4E4B-it_finetune
gemma_4E4B-it_finetune ist ein 4 Milliarden Parameter umfassendes Bildgenerierung-Modell von Capitaller, veröffentlicht am 19. April 2026. gemma_4E4B-it_finetune is an open-weights image model with roughly 4 billion parameters.
by Capitaller · 4 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, gemma_4E4B-it_finetune in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren Capitaller-API-Key ein. osFoundry erkennt gemma_4E4B-it_finetune 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
gemma_4E4B-it_finetune 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 gemma_4E4B-it_finetune ausführen
gemma_4E4B-it_finetune läuft auf eine einzelne 16GB-Consumer-GPU (~3 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision passt auf eine einzelne H100 80GB bei FP16-Präzision (~10 GB).
gemma_4E4B-it_finetune 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 gemma_4E4B-it_finetune
Ist gemma_4E4B-it_finetune kostenlos nutzbar?
gemma_4E4B-it_finetune 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 gemma_4E4B-it_finetune 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 gemma_4E4B-it_finetune?
Etwa 3 GB bei Q4-Quantization oder 10 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne 24GB-Consumer-GPU.
Kann ich gemma_4E4B-it_finetune lokal betreiben?
Ja. gemma_4E4B-it_finetune ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist gemma_4E4B-it_finetune besonders gut?
gemma_4E4B-it_finetune eignet sich besonders für image text to text.
Wie verwende ich gemma_4E4B-it_finetune in osFoundry?
Fügen Sie Ihren Capitaller-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie gemma_4E4B-it_finetune 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 Capitaller am 19. April 2026. Quelle: https://huggingface.co/Capitaller/gemma_4E4B-it_finetune