0dbe42c8-b07b-4785-8515-414aada09223
datlaaaaaaas 0dbe42c8-b07b-4785-8515-414aada09223 vereint 7 Milliarden Parameter in einem Chat-Modell. 0dbe42c8-b07b-4785-8515-414aada09223 is an open-weights chat model with roughly 7 billion parameters.
by datlaaaaaaa · 7 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
- Chat und Routing mit geringer Latenz
- Anfrage-Routing und Triage
- Textklassifikation
Möglichkeiten, 0dbe42c8-b07b-4785-8515-414aada09223 in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren datlaaaaaaa-API-Key ein. osFoundry erkennt 0dbe42c8-b07b-4785-8515-414aada09223 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
0dbe42c8-b07b-4785-8515-414aada09223 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 0dbe42c8-b07b-4785-8515-414aada09223 ausführen
0dbe42c8-b07b-4785-8515-414aada09223 läuft auf eine einzelne 16GB-Consumer-GPU (~5 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision passt auf eine einzelne H100 80GB bei FP16-Präzision (~17 GB).
0dbe42c8-b07b-4785-8515-414aada09223 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 0dbe42c8-b07b-4785-8515-414aada09223
Ist 0dbe42c8-b07b-4785-8515-414aada09223 kostenlos nutzbar?
0dbe42c8-b07b-4785-8515-414aada09223 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 0dbe42c8-b07b-4785-8515-414aada09223 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 0dbe42c8-b07b-4785-8515-414aada09223?
Etwa 5 GB bei Q4-Quantization oder 17 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne 24GB-Consumer-GPU.
Kann ich 0dbe42c8-b07b-4785-8515-414aada09223 lokal betreiben?
Ja. 0dbe42c8-b07b-4785-8515-414aada09223 ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist 0dbe42c8-b07b-4785-8515-414aada09223 besonders gut?
0dbe42c8-b07b-4785-8515-414aada09223 eignet sich besonders für Chat und Routing mit geringer Latenz, Anfrage-Routing und Triage, Textklassifikation.
Wie verwende ich 0dbe42c8-b07b-4785-8515-414aada09223 in osFoundry?
Fügen Sie Ihren datlaaaaaaa-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie 0dbe42c8-b07b-4785-8515-414aada09223 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 datlaaaaaaa am 17. Januar 2025. Quelle: https://huggingface.co/datlaaaaaaa/0dbe42c8-b07b-4785-8515-414aada09223