qwen25-math-1.5b-prm-lora-step-continuation-5epochs
qwen25-math-1.5b-prm-lora-step-continuation-5epochs ist ein 2 Milliarden Parameter umfassendes Embedding-Modell von rediska0123, veröffentlicht am 19. März 2026. qwen25-math-1.5b-prm-lora-step-continuation-5epochs is an open-weights embed model with roughly 2 billion parameters.
by rediska0123 · 2 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, qwen25-math-1.5b-prm-lora-step-continuation-5epochs in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren rediska0123-API-Key ein. osFoundry erkennt qwen25-math-1.5b-prm-lora-step-continuation-5epochs 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
qwen25-math-1.5b-prm-lora-step-continuation-5epochs 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 qwen25-math-1.5b-prm-lora-step-continuation-5epochs ausführen
qwen25-math-1.5b-prm-lora-step-continuation-5epochs läuft auf eine einzelne 16GB-Consumer-GPU (~2 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision passt auf eine einzelne H100 80GB bei FP16-Präzision (~5 GB).
qwen25-math-1.5b-prm-lora-step-continuation-5epochs 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 qwen25-math-1.5b-prm-lora-step-continuation-5epochs
Ist qwen25-math-1.5b-prm-lora-step-continuation-5epochs kostenlos nutzbar?
qwen25-math-1.5b-prm-lora-step-continuation-5epochs 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 qwen25-math-1.5b-prm-lora-step-continuation-5epochs 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 qwen25-math-1.5b-prm-lora-step-continuation-5epochs?
Etwa 2 GB bei Q4-Quantization oder 5 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne 24GB-Consumer-GPU.
Kann ich qwen25-math-1.5b-prm-lora-step-continuation-5epochs lokal betreiben?
Ja. qwen25-math-1.5b-prm-lora-step-continuation-5epochs ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist qwen25-math-1.5b-prm-lora-step-continuation-5epochs besonders gut?
qwen25-math-1.5b-prm-lora-step-continuation-5epochs eignet sich besonders für feature extraction.
Wie verwende ich qwen25-math-1.5b-prm-lora-step-continuation-5epochs in osFoundry?
Fügen Sie Ihren rediska0123-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie qwen25-math-1.5b-prm-lora-step-continuation-5epochs 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 rediska0123 am 19. März 2026. Quelle: https://huggingface.co/rediska0123/qwen25-math-1.5b-prm-lora-step-continuation-5epochs