embedding_BAAI-bge-m3
Desarrollado por jeonseonjin, embedding_BAAI-bge-m3 es un modelo de embeddings. embedding_BAAI-bge-m3 is an open-weights embed model.
by jeonseonjin
Ideal para
Formas de utilizar embedding_BAAI-bge-m3 en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de jeonseonjin. osFoundry detecta embedding_BAAI-bge-m3 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
embedding_BAAI-bge-m3 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.
embedding_BAAI-bge-m3 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 embedding_BAAI-bge-m3
¿Es gratuito el uso de embedding_BAAI-bge-m3?
embedding_BAAI-bge-m3 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 embedding_BAAI-bge-m3 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 embedding_BAAI-bge-m3 localmente?
Sí. embedding_BAAI-bge-m3 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 embedding_BAAI-bge-m3?
embedding_BAAI-bge-m3 es muy adecuado para sentence similarity.
¿Cómo se utiliza embedding_BAAI-bge-m3 en osFoundry?
Peguen su clave de API de jeonseonjin en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen embedding_BAAI-bge-m3 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 jeonseonjin el 22 de septiembre de 2024. Fuente: https://huggingface.co/jeonseonjin/embedding_BAAI-bge-m3