GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN
Veröffentlicht von xw1234gan im Jahr 2026, ist GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN ein 2 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell. GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN is an open-weights chat model with roughly 2 billion parameters.
by xw1234gan · 2 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren xw1234gan-API-Key ein. osFoundry erkennt GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN 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
GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN 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 GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN ausführen
GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN 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).
GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN 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 GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN
Ist GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN kostenlos nutzbar?
GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN 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 GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN 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 GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN?
Etwa 2 GB bei Q4-Quantization oder 5 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne 24GB-Consumer-GPU.
Kann ich GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN lokal betreiben?
Ja. GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN besonders gut?
GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN eignet sich besonders für text generation.
Wie verwende ich GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN in osFoundry?
Fügen Sie Ihren xw1234gan-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN 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 xw1234gan am 15. April 2026. Quelle: https://huggingface.co/xw1234gan/GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN