FLM-2-52B-Instruct-2407
Entwickelt von CofeAI, ist FLM-2-52B-Instruct-2407 ein 52 Milliarden Parameter umfassendes Embedding-Modell. FLM-2-52B-Instruct-2407 is an open-weights embed model with roughly 52 billion parameters.
by CofeAI · 52 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, FLM-2-52B-Instruct-2407 in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren CofeAI-API-Key ein. osFoundry erkennt FLM-2-52B-Instruct-2407 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
FLM-2-52B-Instruct-2407 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 FLM-2-52B-Instruct-2407 ausführen
FLM-2-52B-Instruct-2407 läuft auf eine einzelne A100 40GB mit Q4-Quantization (~32 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision erfordert eine H200 141GB oder 2x A100 80GB bei FP16 (~125 GB).
FLM-2-52B-Instruct-2407 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 FLM-2-52B-Instruct-2407
Ist FLM-2-52B-Instruct-2407 kostenlos nutzbar?
FLM-2-52B-Instruct-2407 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 FLM-2-52B-Instruct-2407 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 FLM-2-52B-Instruct-2407?
Etwa 32 GB bei Q4-Quantization oder 125 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne A100/H100 80GB.
Kann ich FLM-2-52B-Instruct-2407 lokal betreiben?
Ja. FLM-2-52B-Instruct-2407 ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist FLM-2-52B-Instruct-2407 besonders gut?
FLM-2-52B-Instruct-2407 eignet sich besonders für feature extraction.
Wie verwende ich FLM-2-52B-Instruct-2407 in osFoundry?
Fügen Sie Ihren CofeAI-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie FLM-2-52B-Instruct-2407 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 CofeAI am 22. Juli 2024. Quelle: https://huggingface.co/CofeAI/FLM-2-52B-Instruct-2407