Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ
Veröffentlicht von mistral-community im Jahr 2024, ist Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ ein 22 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell. Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ is an open-weights chat model with roughly 22 billion parameters.
by mistral-community · 22 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren mistral-community-API-Key ein. osFoundry erkennt Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ 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
Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ 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 Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ ausführen
Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ läuft auf eine einzelne 16GB-Consumer-GPU (~14 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision passt auf eine einzelne H100 80GB bei FP16-Präzision (~53 GB).
Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ 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 Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ
Ist Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ kostenlos nutzbar?
Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ 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 Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ 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 Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ?
Etwa 14 GB bei Q4-Quantization oder 53 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne 24GB-Consumer-GPU.
Kann ich Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ lokal betreiben?
Ja. Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ besonders gut?
Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ eignet sich besonders für text generation.
Wie verwende ich Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ in osFoundry?
Fügen Sie Ihren mistral-community-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ 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 mistral-community am 10. April 2024. Quelle: https://huggingface.co/mistral-community/Mixtral-8x22B-v0.1-AWQ