llama-2-34b-uncode
llama-2-34b-uncode ist ein 34 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell von chargoddard, veröffentlicht am 27. August 2023. llama-2-34b-uncode is an open-weights chat model with roughly 34 billion parameters.
by chargoddard · 34 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, llama-2-34b-uncode in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren chargoddard-API-Key ein. osFoundry erkennt llama-2-34b-uncode 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
llama-2-34b-uncode 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 llama-2-34b-uncode ausführen
llama-2-34b-uncode 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).
llama-2-34b-uncode 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 llama-2-34b-uncode
Ist llama-2-34b-uncode kostenlos nutzbar?
llama-2-34b-uncode 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 llama-2-34b-uncode 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 llama-2-34b-uncode?
Etwa 21 GB bei Q4-Quantization oder 82 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne 24GB-Consumer-GPU.
Kann ich llama-2-34b-uncode lokal betreiben?
Ja. llama-2-34b-uncode ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist llama-2-34b-uncode besonders gut?
llama-2-34b-uncode eignet sich besonders für text generation.
Wie verwende ich llama-2-34b-uncode in osFoundry?
Fügen Sie Ihren chargoddard-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie llama-2-34b-uncode 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 chargoddard am 27. August 2023. Quelle: https://huggingface.co/chargoddard/llama-2-34b-uncode