QVQ-72B-Preview-GGUF
Lanzado por lmstudio-community en 2024, QVQ-72B-Preview-GGUF es un modelo de 72 mil millones de parámetros generación de imágenes. QVQ-72B-Preview-GGUF is an open-weights image model with roughly 72 billion parameters.
by lmstudio-community · 72 mil millones de parámetros
Ideal para
Formas de utilizar QVQ-72B-Preview-GGUF en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de lmstudio-community. osFoundry detecta QVQ-72B-Preview-GGUF 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
QVQ-72B-Preview-GGUF 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.
Qué hardware puede ejecutar QVQ-72B-Preview-GGUF
QVQ-72B-Preview-GGUF se ejecuta en una sola A100 80GB o H100 80GB con cuantización Q4 (~44 GB de VRAM con margen para la caché KV). La inferencia a precisión completa requiere varias GPU H100/H200 en FP16 (~173 GB).
QVQ-72B-Preview-GGUF 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 QVQ-72B-Preview-GGUF
¿Es gratuito el uso de QVQ-72B-Preview-GGUF?
QVQ-72B-Preview-GGUF 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 QVQ-72B-Preview-GGUF 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.
¿Cuánta VRAM necesita QVQ-72B-Preview-GGUF?
Aproximadamente 44 GB con cuantización Q4, o 173 GB con precisión FP16 completa. Cabe en una sola A100/H100 80GB.
¿Puedo ejecutar QVQ-72B-Preview-GGUF localmente?
Sí. QVQ-72B-Preview-GGUF 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 QVQ-72B-Preview-GGUF?
QVQ-72B-Preview-GGUF es muy adecuado para image text to text.
¿Cómo se utiliza QVQ-72B-Preview-GGUF en osFoundry?
Peguen su clave de API de lmstudio-community en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen QVQ-72B-Preview-GGUF 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 lmstudio-community el 24 de diciembre de 2024. Fuente: https://huggingface.co/lmstudio-community/QVQ-72B-Preview-GGUF