nodelve_gemma_2_9b
Entwickelt von nagolinc, ist nodelve_gemma_2_9b ein 9 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell. nodelve_gemma_2_9b is an open-weights chat model with roughly 9 billion parameters.
by nagolinc · 9 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, nodelve_gemma_2_9b in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren nagolinc-API-Key ein. osFoundry erkennt nodelve_gemma_2_9b 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
nodelve_gemma_2_9b 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 nodelve_gemma_2_9b ausführen
nodelve_gemma_2_9b läuft auf eine einzelne 16GB-Consumer-GPU (~6 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision passt auf eine einzelne H100 80GB bei FP16-Präzision (~22 GB).
nodelve_gemma_2_9b 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 nodelve_gemma_2_9b
Ist nodelve_gemma_2_9b kostenlos nutzbar?
nodelve_gemma_2_9b 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 nodelve_gemma_2_9b 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 nodelve_gemma_2_9b?
Etwa 6 GB bei Q4-Quantization oder 22 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne 24GB-Consumer-GPU.
Kann ich nodelve_gemma_2_9b lokal betreiben?
Ja. nodelve_gemma_2_9b ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist nodelve_gemma_2_9b besonders gut?
nodelve_gemma_2_9b eignet sich besonders für text generation.
Wie verwende ich nodelve_gemma_2_9b in osFoundry?
Fügen Sie Ihren nagolinc-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie nodelve_gemma_2_9b 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 nagolinc am 15. Oktober 2024. Quelle: https://huggingface.co/nagolinc/nodelve_gemma_2_9b