effnet_b0_iNat2019_deepmoe_lambda7e-05
effnet_b0_iNat2019_deepmoe_lambda7e-05 es un modelo de generación de imágenes de G-reen, publicado el 20 de abril de 2026. effnet_b0_iNat2019_deepmoe_lambda7e-05 is an open-weights image model.
by G-reen
Ideal para
Formas de utilizar effnet_b0_iNat2019_deepmoe_lambda7e-05 en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de G-reen. osFoundry detecta effnet_b0_iNat2019_deepmoe_lambda7e-05 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
effnet_b0_iNat2019_deepmoe_lambda7e-05 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.
effnet_b0_iNat2019_deepmoe_lambda7e-05 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 effnet_b0_iNat2019_deepmoe_lambda7e-05
¿Es gratuito el uso de effnet_b0_iNat2019_deepmoe_lambda7e-05?
effnet_b0_iNat2019_deepmoe_lambda7e-05 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 effnet_b0_iNat2019_deepmoe_lambda7e-05 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 effnet_b0_iNat2019_deepmoe_lambda7e-05 localmente?
Sí. effnet_b0_iNat2019_deepmoe_lambda7e-05 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 effnet_b0_iNat2019_deepmoe_lambda7e-05?
effnet_b0_iNat2019_deepmoe_lambda7e-05 es muy adecuado para image classification.
¿Cómo se utiliza effnet_b0_iNat2019_deepmoe_lambda7e-05 en osFoundry?
Peguen su clave de API de G-reen en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen effnet_b0_iNat2019_deepmoe_lambda7e-05 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 G-reen el 20 de abril de 2026. Fuente: https://huggingface.co/G-reen/effnet_b0_iNat2019_deepmoe_lambda7e-05