Carnice-9B-Function-Calling-xLAM-Unsloth
Carnice-9B-Function-Calling-xLAM-Unsloth ist ein 9 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell von ermiaazarkhalili, veröffentlicht am 21. April 2026. Carnice-9B-Function-Calling-xLAM-Unsloth is an open-weights chat model with roughly 9 billion parameters.
by ermiaazarkhalili · 9 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, Carnice-9B-Function-Calling-xLAM-Unsloth in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren ermiaazarkhalili-API-Key ein. osFoundry erkennt Carnice-9B-Function-Calling-xLAM-Unsloth 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
Carnice-9B-Function-Calling-xLAM-Unsloth 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 Carnice-9B-Function-Calling-xLAM-Unsloth ausführen
Carnice-9B-Function-Calling-xLAM-Unsloth läuft auf eine einzelne 16GB-Consumer-GPU (~6 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision passt auf eine einzelne H100 80GB bei FP16-Präzision (~22 GB).
Carnice-9B-Function-Calling-xLAM-Unsloth 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 Carnice-9B-Function-Calling-xLAM-Unsloth
Ist Carnice-9B-Function-Calling-xLAM-Unsloth kostenlos nutzbar?
Carnice-9B-Function-Calling-xLAM-Unsloth 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 Carnice-9B-Function-Calling-xLAM-Unsloth 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 Carnice-9B-Function-Calling-xLAM-Unsloth?
Etwa 6 GB bei Q4-Quantization oder 22 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne 24GB-Consumer-GPU.
Kann ich Carnice-9B-Function-Calling-xLAM-Unsloth lokal betreiben?
Ja. Carnice-9B-Function-Calling-xLAM-Unsloth ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist Carnice-9B-Function-Calling-xLAM-Unsloth besonders gut?
Carnice-9B-Function-Calling-xLAM-Unsloth eignet sich besonders für text generation.
Wie verwende ich Carnice-9B-Function-Calling-xLAM-Unsloth in osFoundry?
Fügen Sie Ihren ermiaazarkhalili-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie Carnice-9B-Function-Calling-xLAM-Unsloth 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 ermiaazarkhalili am 21. April 2026. Quelle: https://huggingface.co/ermiaazarkhalili/Carnice-9B-Function-Calling-xLAM-Unsloth