olmo-1B-model-semeval25-unlearning
Veröffentlicht von llmunlearningsemeval2025organization im Jahr 2024, ist olmo-1B-model-semeval25-unlearning ein 1 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell. olmo-1B-model-semeval25-unlearning is an open-weights chat model with roughly 1 billion parameters.
by llmunlearningsemeval2025organization · 1 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
- Chat und Routing mit geringer Latenz
- Anfrage-Routing und Triage
- Textklassifikation
Möglichkeiten, olmo-1B-model-semeval25-unlearning in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren llmunlearningsemeval2025organization-API-Key ein. osFoundry erkennt olmo-1B-model-semeval25-unlearning 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
olmo-1B-model-semeval25-unlearning 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 olmo-1B-model-semeval25-unlearning ausführen
olmo-1B-model-semeval25-unlearning läuft auf eine einzelne 16GB-Consumer-GPU (~1 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision passt auf eine einzelne H100 80GB bei FP16-Präzision (~3 GB).
olmo-1B-model-semeval25-unlearning 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 olmo-1B-model-semeval25-unlearning
Ist olmo-1B-model-semeval25-unlearning kostenlos nutzbar?
olmo-1B-model-semeval25-unlearning 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 olmo-1B-model-semeval25-unlearning 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 olmo-1B-model-semeval25-unlearning?
Etwa 1 GB bei Q4-Quantization oder 3 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne 24GB-Consumer-GPU.
Kann ich olmo-1B-model-semeval25-unlearning lokal betreiben?
Ja. olmo-1B-model-semeval25-unlearning ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist olmo-1B-model-semeval25-unlearning besonders gut?
olmo-1B-model-semeval25-unlearning eignet sich besonders für Chat und Routing mit geringer Latenz, Anfrage-Routing und Triage, Textklassifikation.
Wie verwende ich olmo-1B-model-semeval25-unlearning in osFoundry?
Fügen Sie Ihren llmunlearningsemeval2025organization-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie olmo-1B-model-semeval25-unlearning 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 llmunlearningsemeval2025organization am 8. November 2024. Quelle: https://huggingface.co/llmunlearningsemeval2025organization/olmo-1B-model-semeval25-unlearning