NetraEmbed
Lanzado por Cognitive-Lab en 2025, NetraEmbed es un modelo de chat. NetraEmbed is an open-weights chat model.
by Cognitive-Lab
Ideal para
- visual document retrieval
Formas de utilizar NetraEmbed en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de Cognitive-Lab. osFoundry detecta NetraEmbed 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
NetraEmbed 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.
NetraEmbed 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 NetraEmbed
¿Es gratuito el uso de NetraEmbed?
NetraEmbed 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 NetraEmbed 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.
¿Puedo ejecutar NetraEmbed localmente?
Sí. NetraEmbed 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 NetraEmbed?
NetraEmbed es muy adecuado para visual document retrieval.
¿Cómo se utiliza NetraEmbed en osFoundry?
Peguen su clave de API de Cognitive-Lab en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen NetraEmbed 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 Cognitive-Lab el 1 de diciembre de 2025. Fuente: https://huggingface.co/Cognitive-Lab/NetraEmbed