FLM-2-52B-Instruct-2407
Desarrollado por CofeAI, FLM-2-52B-Instruct-2407 es un modelo de 52 mil millones de parámetros embeddings. FLM-2-52B-Instruct-2407 is an open-weights embed model with roughly 52 billion parameters.
by CofeAI · 52 mil millones de parámetros
Ideal para
Formas de utilizar FLM-2-52B-Instruct-2407 en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de CofeAI. osFoundry detecta FLM-2-52B-Instruct-2407 automáticamente: asígnenlo a un rol de Maestro (router, direct, orchestrator o fallback) en la pestaña Pipeline y quedará activo en cada chat. Su clave, su cuenta de proveedor: sin recargo por tokens.
Desplieguen un endpoint dedicado
FLM-2-52B-Instruct-2407 es de pesos abiertos: ejecútenlo localmente de forma gratuita o desplieguen un endpoint GPU dedicado en su workspace para disponer de capacidad reservada sin límites de tasa.
Úsenlo en una Room App
Las Room Apps declaran funciones de IA en su manifiesto y luego las invocan con invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Invóquenlo desde sus propias aplicaciones
Una vez que un modelo está integrado en su workspace, pueden alojarlo como API y consumirlo desde sus propios servicios, scripts o CI, fuera de osFoundry.
Qué hardware puede ejecutar FLM-2-52B-Instruct-2407
FLM-2-52B-Instruct-2407 se ejecuta en una sola A100 40GB con cuantización Q4 (~32 GB de VRAM con margen para la caché KV). La inferencia a precisión completa requiere una H200 141GB o 2x A100 80GB en FP16 (~125 GB).
FLM-2-52B-Instruct-2407 frente a modelos similares
Licencia
Sin especificar — Términos de licencia no especificados: verifiquen la ficha del modelo original antes de su uso comercial.
Consulten la documentación original.
Preguntas frecuentes sobre FLM-2-52B-Instruct-2407
¿Es gratuito el uso de FLM-2-52B-Instruct-2407?
FLM-2-52B-Instruct-2407 se puede ejecutar gratis localmente en su propio hardware. El acceso alojado a través de osFoundry se mide (entrada Free (local), salida Free (local)). Pueden alternar entre local y alojado en cualquier momento.
¿Puedo utilizar FLM-2-52B-Instruct-2407 comercialmente?
El uso comercial está permitido con condiciones. Términos de licencia no especificados: verifiquen la ficha del modelo original antes de su uso comercial. Consulten la documentación original.
¿Cuánta VRAM necesita FLM-2-52B-Instruct-2407?
Aproximadamente 32 GB con cuantización Q4, o 125 GB con precisión FP16 completa. Cabe en una sola A100/H100 80GB.
¿Puedo ejecutar FLM-2-52B-Instruct-2407 localmente?
Sí. FLM-2-52B-Instruct-2407 es de pesos abiertos y se ejecuta localmente en una GPU de estación de trabajo. El runtime local de osFoundry gestiona la carga del modelo, la cuantización y el enrutamiento.
¿En qué destaca FLM-2-52B-Instruct-2407?
FLM-2-52B-Instruct-2407 es muy adecuado para feature extraction.
¿Cómo se utiliza FLM-2-52B-Instruct-2407 en osFoundry?
Peguen su clave de API de CofeAI en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen FLM-2-52B-Instruct-2407 a un rol de Maestro en la pestaña Pipeline y úsenlo en chat, en Room Apps mediante invokeAI o en sus propias aplicaciones.
Publicado por CofeAI el 22 de julio de 2024. Fuente: https://huggingface.co/CofeAI/FLM-2-52B-Instruct-2407