escoxlmr_knowledge_extraction
Lanzado por jjzha en 2023, escoxlmr_knowledge_extraction es un modelo de chat. escoxlmr_knowledge_extraction is an open-weights chat model.
by jjzha
Ideal para
Formas de utilizar escoxlmr_knowledge_extraction en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de jjzha. osFoundry detecta escoxlmr_knowledge_extraction 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
escoxlmr_knowledge_extraction 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.
escoxlmr_knowledge_extraction 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 escoxlmr_knowledge_extraction
¿Es gratuito el uso de escoxlmr_knowledge_extraction?
escoxlmr_knowledge_extraction 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 escoxlmr_knowledge_extraction 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 escoxlmr_knowledge_extraction localmente?
Sí. escoxlmr_knowledge_extraction 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 escoxlmr_knowledge_extraction?
escoxlmr_knowledge_extraction es muy adecuado para token classification.
¿Cómo se utiliza escoxlmr_knowledge_extraction en osFoundry?
Peguen su clave de API de jjzha en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen escoxlmr_knowledge_extraction 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 jjzha el 11 de noviembre de 2023. Fuente: https://huggingface.co/jjzha/escoxlmr_knowledge_extraction