embeddinggemma-300m-qat-q8_0-unquantized
h2oais embeddinggemma-300m-qat-q8_0-unquantized ist ein Embedding-Modell. embeddinggemma-300m-qat-q8_0-unquantized is an open-weights embed model.
by h2oai
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, embeddinggemma-300m-qat-q8_0-unquantized in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren h2oai-API-Key ein. osFoundry erkennt embeddinggemma-300m-qat-q8_0-unquantized 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
embeddinggemma-300m-qat-q8_0-unquantized 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.
embeddinggemma-300m-qat-q8_0-unquantized 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 embeddinggemma-300m-qat-q8_0-unquantized
Ist embeddinggemma-300m-qat-q8_0-unquantized kostenlos nutzbar?
embeddinggemma-300m-qat-q8_0-unquantized 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 embeddinggemma-300m-qat-q8_0-unquantized 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.
Kann ich embeddinggemma-300m-qat-q8_0-unquantized lokal betreiben?
Ja. embeddinggemma-300m-qat-q8_0-unquantized ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist embeddinggemma-300m-qat-q8_0-unquantized besonders gut?
embeddinggemma-300m-qat-q8_0-unquantized eignet sich besonders für sentence similarity.
Wie verwende ich embeddinggemma-300m-qat-q8_0-unquantized in osFoundry?
Fügen Sie Ihren h2oai-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie embeddinggemma-300m-qat-q8_0-unquantized 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 h2oai am 25. September 2025. Quelle: https://huggingface.co/h2oai/embeddinggemma-300m-qat-q8_0-unquantized