db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc
db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc ist ein 487 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell von nhung02, veröffentlicht am 21. Januar 2025. db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc is an open-weights chat model with roughly 487 billion parameters.
by nhung02 · 487 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
- komplexes mehrstufiges Reasoning
- Agent-Orchestrierung mit Tool-Nutzung
- Analyse und Zusammenfassung langer Dokumente
Möglichkeiten, db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren nhung02-API-Key ein. osFoundry erkennt db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc 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
db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc 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 db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc ausführen
db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc läuft auf ein Multi-GPU-Setup oder H200 141GB mit Q4 (~293 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision erfordert mehrere H100/H200-GPUs bei FP16 (~1169 GB).
db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc 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 db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc
Ist db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc kostenlos nutzbar?
db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc 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 db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc 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 db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc?
Etwa 293 GB bei Q4-Quantization oder 1169 GB bei voller FP16-Präzision. Erfordert Multi-GPU bei höherer Quantization.
Kann ich db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc lokal betreiben?
Ja. db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc besonders gut?
db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc eignet sich besonders für komplexes mehrstufiges Reasoning, Agent-Orchestrierung mit Tool-Nutzung, Analyse und Zusammenfassung langer Dokumente.
Wie verwende ich db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc in osFoundry?
Fügen Sie Ihren nhung02-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc 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 nhung02 am 21. Januar 2025. Quelle: https://huggingface.co/nhung02/db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc