StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln_v1_3
Entwickelt von mengwei0427, ist StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln_v1_3 ein Chat-Modell. StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln_v1_3 is an open-weights chat model.
by mengwei0427
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln_v1_3 in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren mengwei0427-API-Key ein. osFoundry erkennt StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln_v1_3 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
StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln_v1_3 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.
StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln_v1_3 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 StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln_v1_3
Ist StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln_v1_3 kostenlos nutzbar?
StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln_v1_3 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 StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln_v1_3 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 StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln_v1_3 lokal betreiben?
Ja. StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln_v1_3 ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln_v1_3 besonders gut?
StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln_v1_3 eignet sich besonders für text generation.
Wie verwende ich StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln_v1_3 in osFoundry?
Fügen Sie Ihren mengwei0427-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln_v1_3 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 mengwei0427 am 28. September 2025. Quelle: https://huggingface.co/mengwei0427/StreamVLN_Video_qwen_1_5_r2r_rxr_envdrop_scalevln_v1_3