LLM-Refusal-Classifier
LLM-Refusal-Classifier es un modelo de chat de Human-CentricAI, publicado el 4 de enero de 2025. LLM-Refusal-Classifier is an open-weights chat model.
by Human-CentricAI
Ideal para
- chat y enrutamiento de baja latencia
- enrutamiento y triaje de solicitudes
- clasificación de texto
Formas de utilizar LLM-Refusal-Classifier en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de Human-CentricAI. osFoundry detecta LLM-Refusal-Classifier 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
LLM-Refusal-Classifier 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.
LLM-Refusal-Classifier frente a modelos similares
| Modelo | Organización | Parámetros | Contexto | Precio de entrada | Autoalojamiento |
|---|
| LLM-Refusal-Classifier | Human-CentricAI | — | — | Free (local) | Sí |
| nli-deberta-v3-base | cross-encoder | — | — | Free (local) | Sí |
| TiRex | NX-AI | — | — | Free (local) | Sí |
| tiny-GemmaForCausalLM | trl-internal-testing | — | — | Free (local) | Sí |
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 LLM-Refusal-Classifier
¿Es gratuito el uso de LLM-Refusal-Classifier?
LLM-Refusal-Classifier 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 LLM-Refusal-Classifier 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 LLM-Refusal-Classifier localmente?
Sí. LLM-Refusal-Classifier 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 LLM-Refusal-Classifier?
LLM-Refusal-Classifier es muy adecuado para chat y enrutamiento de baja latencia, enrutamiento y triaje de solicitudes, clasificación de texto.
¿Cómo se utiliza LLM-Refusal-Classifier en osFoundry?
Peguen su clave de API de Human-CentricAI en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen LLM-Refusal-Classifier 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 Human-CentricAI el 4 de enero de 2025. Fuente: https://huggingface.co/Human-CentricAI/LLM-Refusal-Classifier