escoxlmr_knowledge_extraction
Veröffentlicht von jjzha im Jahr 2023, ist escoxlmr_knowledge_extraction ein Chat-Modell. escoxlmr_knowledge_extraction is an open-weights chat model.
by jjzha
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, escoxlmr_knowledge_extraction in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren jjzha-API-Key ein. osFoundry erkennt escoxlmr_knowledge_extraction 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
escoxlmr_knowledge_extraction 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.
escoxlmr_knowledge_extraction 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 escoxlmr_knowledge_extraction
Ist escoxlmr_knowledge_extraction kostenlos nutzbar?
escoxlmr_knowledge_extraction 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 escoxlmr_knowledge_extraction 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 escoxlmr_knowledge_extraction lokal betreiben?
Ja. escoxlmr_knowledge_extraction ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist escoxlmr_knowledge_extraction besonders gut?
escoxlmr_knowledge_extraction eignet sich besonders für token classification.
Wie verwende ich escoxlmr_knowledge_extraction in osFoundry?
Fügen Sie Ihren jjzha-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie escoxlmr_knowledge_extraction 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 jjzha am 11. November 2023. Quelle: https://huggingface.co/jjzha/escoxlmr_knowledge_extraction