WizardCoder-Python-34B-V1.0-llamafile
Veröffentlicht von mozilla-ai im Jahr 2023, ist WizardCoder-Python-34B-V1.0-llamafile ein 34 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell. WizardCoder-Python-34B-V1.0-llamafile is an open-weights chat model with roughly 34 billion parameters.
by mozilla-ai · 34 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
- Chat und Routing mit geringer Latenz
- Anfrage-Routing und Triage
- Textklassifikation
Möglichkeiten, WizardCoder-Python-34B-V1.0-llamafile in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren mozilla-ai-API-Key ein. osFoundry erkennt WizardCoder-Python-34B-V1.0-llamafile 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
WizardCoder-Python-34B-V1.0-llamafile 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 WizardCoder-Python-34B-V1.0-llamafile ausführen
WizardCoder-Python-34B-V1.0-llamafile läuft auf eine 24GB-Consumer- oder Workstation-GPU (~21 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision erfordert eine H200 141GB oder 2x A100 80GB bei FP16 (~82 GB).
WizardCoder-Python-34B-V1.0-llamafile 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 WizardCoder-Python-34B-V1.0-llamafile
Ist WizardCoder-Python-34B-V1.0-llamafile kostenlos nutzbar?
WizardCoder-Python-34B-V1.0-llamafile 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 WizardCoder-Python-34B-V1.0-llamafile 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 WizardCoder-Python-34B-V1.0-llamafile?
Etwa 21 GB bei Q4-Quantization oder 82 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne 24GB-Consumer-GPU.
Kann ich WizardCoder-Python-34B-V1.0-llamafile lokal betreiben?
Ja. WizardCoder-Python-34B-V1.0-llamafile ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist WizardCoder-Python-34B-V1.0-llamafile besonders gut?
WizardCoder-Python-34B-V1.0-llamafile eignet sich besonders für Chat und Routing mit geringer Latenz, Anfrage-Routing und Triage, Textklassifikation.
Wie verwende ich WizardCoder-Python-34B-V1.0-llamafile in osFoundry?
Fügen Sie Ihren mozilla-ai-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie WizardCoder-Python-34B-V1.0-llamafile 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 mozilla-ai am 30. Dezember 2023. Quelle: https://huggingface.co/mozilla-ai/WizardCoder-Python-34B-V1.0-llamafile