Sua_Lee
Lanzado por jchowavespeed en 2026, Sua_Lee es un modelo de generación de imágenes. Sua_Lee is an open-weights image model.
by jchowavespeed
Ideal para
Formas de utilizar Sua_Lee en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de jchowavespeed. osFoundry detecta Sua_Lee 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
Sua_Lee 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.
Sua_Lee 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 Sua_Lee
¿Es gratuito el uso de Sua_Lee?
Sua_Lee 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 Sua_Lee 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 Sua_Lee localmente?
Sí. Sua_Lee 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 Sua_Lee?
Sua_Lee es muy adecuado para text to image.
¿Cómo se utiliza Sua_Lee en osFoundry?
Peguen su clave de API de jchowavespeed en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen Sua_Lee 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 jchowavespeed el 21 de abril de 2026. Fuente: https://huggingface.co/jchowavespeed/Sua_Lee