34b-beta
CausalLMs 34b-beta vereint 34 Milliarden Parameter in einem Chat-Modell. 34b-beta is an open-weights chat model with roughly 34 billion parameters.
by CausalLM · 34 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, 34b-beta in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren CausalLM-API-Key ein. osFoundry erkennt 34b-beta 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
34b-beta 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 34b-beta ausführen
34b-beta läuft auf eine 24GB-Consumer- oder Workstation-GPU (~21 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision erfordert eine H200 141GB oder 2x A100 80GB bei FP16 (~82 GB).
34b-beta 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 34b-beta
Ist 34b-beta kostenlos nutzbar?
34b-beta 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 34b-beta 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 34b-beta?
Etwa 21 GB bei Q4-Quantization oder 82 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne 24GB-Consumer-GPU.
Kann ich 34b-beta lokal betreiben?
Ja. 34b-beta ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist 34b-beta besonders gut?
34b-beta eignet sich besonders für text generation.
Wie verwende ich 34b-beta in osFoundry?
Fügen Sie Ihren CausalLM-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie 34b-beta 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 CausalLM am 6. Februar 2024. Quelle: https://huggingface.co/CausalLM/34b-beta