NousResearch_-_Meta-Llama-3.1-70B-gguf
Veröffentlicht von RichardErkhov im Jahr 2024, ist NousResearch_-_Meta-Llama-3.1-70B-gguf ein 70 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell. NousResearch_-_Meta-Llama-3.1-70B-gguf is an open-weights chat model with roughly 70 billion parameters.
by RichardErkhov · 70 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
- komplexes mehrstufiges Reasoning
- Agent-Orchestrierung mit Tool-Nutzung
- Analyse und Zusammenfassung langer Dokumente
Möglichkeiten, NousResearch_-_Meta-Llama-3.1-70B-gguf in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren RichardErkhov-API-Key ein. osFoundry erkennt NousResearch_-_Meta-Llama-3.1-70B-gguf 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
NousResearch_-_Meta-Llama-3.1-70B-gguf 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 NousResearch_-_Meta-Llama-3.1-70B-gguf ausführen
NousResearch_-_Meta-Llama-3.1-70B-gguf läuft auf eine einzelne A100 80GB oder H100 80GB mit Q4-Quantization (~42 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision erfordert mehrere H100/H200-GPUs bei FP16 (~168 GB).
NousResearch_-_Meta-Llama-3.1-70B-gguf 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 NousResearch_-_Meta-Llama-3.1-70B-gguf
Ist NousResearch_-_Meta-Llama-3.1-70B-gguf kostenlos nutzbar?
NousResearch_-_Meta-Llama-3.1-70B-gguf 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 NousResearch_-_Meta-Llama-3.1-70B-gguf 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 NousResearch_-_Meta-Llama-3.1-70B-gguf?
Etwa 42 GB bei Q4-Quantization oder 168 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne A100/H100 80GB.
Kann ich NousResearch_-_Meta-Llama-3.1-70B-gguf lokal betreiben?
Ja. NousResearch_-_Meta-Llama-3.1-70B-gguf ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist NousResearch_-_Meta-Llama-3.1-70B-gguf besonders gut?
NousResearch_-_Meta-Llama-3.1-70B-gguf eignet sich besonders für komplexes mehrstufiges Reasoning, Agent-Orchestrierung mit Tool-Nutzung, Analyse und Zusammenfassung langer Dokumente.
Wie verwende ich NousResearch_-_Meta-Llama-3.1-70B-gguf in osFoundry?
Fügen Sie Ihren RichardErkhov-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie NousResearch_-_Meta-Llama-3.1-70B-gguf 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 RichardErkhov am 17. August 2024. Quelle: https://huggingface.co/RichardErkhov/NousResearch_-_Meta-Llama-3.1-70B-gguf