HHO-DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-4bit-16L
Veröffentlicht von wanxiren im Jahr 2025, ist HHO-DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-4bit-16L ein 8 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell. HHO-DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-4bit-16L is an open-weights chat model with roughly 8 billion parameters.
by wanxiren · 8 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
- Chat und Routing mit geringer Latenz
- Anfrage-Routing und Triage
- Textklassifikation
Möglichkeiten, HHO-DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-4bit-16L in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren wanxiren-API-Key ein. osFoundry erkennt HHO-DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-4bit-16L 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
HHO-DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-4bit-16L 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 HHO-DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-4bit-16L ausführen
HHO-DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-4bit-16L läuft auf eine einzelne 16GB-Consumer-GPU (~5 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision passt auf eine einzelne H100 80GB bei FP16-Präzision (~20 GB).
HHO-DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-4bit-16L 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 HHO-DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-4bit-16L
Ist HHO-DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-4bit-16L kostenlos nutzbar?
HHO-DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-4bit-16L 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 HHO-DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-4bit-16L 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 HHO-DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-4bit-16L?
Etwa 5 GB bei Q4-Quantization oder 20 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne 24GB-Consumer-GPU.
Kann ich HHO-DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-4bit-16L lokal betreiben?
Ja. HHO-DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-4bit-16L ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist HHO-DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-4bit-16L besonders gut?
HHO-DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-4bit-16L eignet sich besonders für Chat und Routing mit geringer Latenz, Anfrage-Routing und Triage, Textklassifikation.
Wie verwende ich HHO-DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-4bit-16L in osFoundry?
Fügen Sie Ihren wanxiren-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie HHO-DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-4bit-16L 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 wanxiren am 21. Februar 2025. Quelle: https://huggingface.co/wanxiren/HHO-DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-4bit-16L