materials.selfies-ted
Entwickelt von ibm-research, ist materials.selfies-ted ein Embedding-Modell. materials.selfies-ted is an open-weights embed model.
by ibm-research
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, materials.selfies-ted in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren ibm-research-API-Key ein. osFoundry erkennt materials.selfies-ted 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
materials.selfies-ted 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.
materials.selfies-ted im Vergleich zu ähnlichen Modellen
| Modell | Organisation | Parameter | Kontext | Input-Preis | Selbst hosten |
|---|
| materials.selfies-ted | ibm-research | — | — | Free (local) | Ja |
| bge-m3-Q8_0-GGUF | ggml-org | — | — | Free (local) | Ja |
| LUAR-CRUD | rrivera1849 | — | — | Free (local) | Ja |
| ruri-base | cl-nagoya | — | — | Free (local) | Ja |
Lizenz
Nicht angegeben — Lizenzbedingungen nicht angegeben — prüfen Sie die Upstream-Model-Card vor kommerzieller Nutzung.
Konsultieren Sie die Upstream-Dokumentation.
Häufige Fragen zu materials.selfies-ted
Ist materials.selfies-ted kostenlos nutzbar?
materials.selfies-ted 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 materials.selfies-ted 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 materials.selfies-ted lokal betreiben?
Ja. materials.selfies-ted ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist materials.selfies-ted besonders gut?
materials.selfies-ted eignet sich besonders für feature extraction.
Wie verwende ich materials.selfies-ted in osFoundry?
Fügen Sie Ihren ibm-research-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie materials.selfies-ted 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 ibm-research am 25. Oktober 2024. Quelle: https://huggingface.co/ibm-research/materials.selfies-ted