DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit
empirischtechs DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit vereint 67 Milliarden Parameter in einem Chat-Modell. DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit is an open-weights chat model with roughly 67 billion parameters.
by empirischtech · 67 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren empirischtech-API-Key ein. osFoundry erkennt DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit 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
DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit 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 DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit ausführen
DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit läuft auf eine einzelne A100 80GB oder H100 80GB mit Q4-Quantization (~41 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision erfordert mehrere H100/H200-GPUs bei FP16 (~161 GB).
DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit 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 DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit
Ist DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit kostenlos nutzbar?
DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit 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 DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit 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 DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit?
Etwa 41 GB bei Q4-Quantization oder 161 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne A100/H100 80GB.
Kann ich DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit lokal betreiben?
Ja. DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit besonders gut?
DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit eignet sich besonders für text generation.
Wie verwende ich DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit in osFoundry?
Fügen Sie Ihren empirischtech-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit 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 empirischtech am 29. August 2025. Quelle: https://huggingface.co/empirischtech/DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit