rdnet_tiny.nv_in1k
rdnet_tiny.nv_in1k (naver-ai, 2024) ist ein Bildgenerierung-Modell. rdnet_tiny.nv_in1k is an open-weights image model.
by naver-ai
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, rdnet_tiny.nv_in1k in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren naver-ai-API-Key ein. osFoundry erkennt rdnet_tiny.nv_in1k 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
rdnet_tiny.nv_in1k 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.
rdnet_tiny.nv_in1k 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 rdnet_tiny.nv_in1k
Ist rdnet_tiny.nv_in1k kostenlos nutzbar?
rdnet_tiny.nv_in1k 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 rdnet_tiny.nv_in1k 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 rdnet_tiny.nv_in1k lokal betreiben?
Ja. rdnet_tiny.nv_in1k ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist rdnet_tiny.nv_in1k besonders gut?
rdnet_tiny.nv_in1k eignet sich besonders für image classification.
Wie verwende ich rdnet_tiny.nv_in1k in osFoundry?
Fügen Sie Ihren naver-ai-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie rdnet_tiny.nv_in1k 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 naver-ai am 5. April 2024. Quelle: https://huggingface.co/naver-ai/rdnet_tiny.nv_in1k