google-gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf-small
stduhpfs google-gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf-small vereint 12 Milliarden Parameter in einem Chat-Modell. google-gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf-small is an open-weights chat model with roughly 12 billion parameters.
by stduhpf · 12 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
- Chat und Routing mit geringer Latenz
- Anfrage-Routing und Triage
- Textklassifikation
Möglichkeiten, google-gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf-small in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren stduhpf-API-Key ein. osFoundry erkennt google-gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf-small 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
google-gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf-small 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 google-gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf-small ausführen
google-gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf-small läuft auf eine einzelne 16GB-Consumer-GPU (~8 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision passt auf eine einzelne H100 80GB bei FP16-Präzision (~29 GB).
google-gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf-small 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 google-gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf-small
Ist google-gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf-small kostenlos nutzbar?
google-gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf-small 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 google-gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf-small 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 google-gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf-small?
Etwa 8 GB bei Q4-Quantization oder 29 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne 24GB-Consumer-GPU.
Kann ich google-gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf-small lokal betreiben?
Ja. google-gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf-small ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist google-gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf-small besonders gut?
google-gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf-small eignet sich besonders für Chat und Routing mit geringer Latenz, Anfrage-Routing und Triage, Textklassifikation.
Wie verwende ich google-gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf-small in osFoundry?
Fügen Sie Ihren stduhpf-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie google-gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf-small 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 stduhpf am 5. April 2025. Quelle: https://huggingface.co/stduhpf/google-gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf-small