aisingapore_Llama-SEA-LION-v3-70B-IT-GGUF
Entwickelt von tensorblock, ist aisingapore_Llama-SEA-LION-v3-70B-IT-GGUF ein 70 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell. aisingapore_Llama-SEA-LION-v3-70B-IT-GGUF is an open-weights chat model with roughly 70 billion parameters.
by tensorblock · 70 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, aisingapore_Llama-SEA-LION-v3-70B-IT-GGUF in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren tensorblock-API-Key ein. osFoundry erkennt aisingapore_Llama-SEA-LION-v3-70B-IT-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
aisingapore_Llama-SEA-LION-v3-70B-IT-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 aisingapore_Llama-SEA-LION-v3-70B-IT-GGUF ausführen
aisingapore_Llama-SEA-LION-v3-70B-IT-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).
aisingapore_Llama-SEA-LION-v3-70B-IT-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 aisingapore_Llama-SEA-LION-v3-70B-IT-GGUF
Ist aisingapore_Llama-SEA-LION-v3-70B-IT-GGUF kostenlos nutzbar?
aisingapore_Llama-SEA-LION-v3-70B-IT-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 aisingapore_Llama-SEA-LION-v3-70B-IT-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 aisingapore_Llama-SEA-LION-v3-70B-IT-GGUF?
Etwa 42 GB bei Q4-Quantization oder 168 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne A100/H100 80GB.
Kann ich aisingapore_Llama-SEA-LION-v3-70B-IT-GGUF lokal betreiben?
Ja. aisingapore_Llama-SEA-LION-v3-70B-IT-GGUF ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist aisingapore_Llama-SEA-LION-v3-70B-IT-GGUF besonders gut?
aisingapore_Llama-SEA-LION-v3-70B-IT-GGUF eignet sich besonders für text generation.
Wie verwende ich aisingapore_Llama-SEA-LION-v3-70B-IT-GGUF in osFoundry?
Fügen Sie Ihren tensorblock-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie aisingapore_Llama-SEA-LION-v3-70B-IT-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 tensorblock am 26. April 2025. Quelle: https://huggingface.co/tensorblock/aisingapore_Llama-SEA-LION-v3-70B-IT-GGUF