word2vec-quantized
Desarrollado por NeuML, word2vec-quantized es un modelo de embeddings. word2vec-quantized is an open-weights embed model.
by NeuML
Ideal para
Formas de utilizar word2vec-quantized en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de NeuML. osFoundry detecta word2vec-quantized 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
word2vec-quantized 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.
word2vec-quantized 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 word2vec-quantized
¿Es gratuito el uso de word2vec-quantized?
word2vec-quantized 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 word2vec-quantized 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 word2vec-quantized localmente?
Sí. word2vec-quantized 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 word2vec-quantized?
word2vec-quantized es muy adecuado para sentence similarity.
¿Cómo se utiliza word2vec-quantized en osFoundry?
Peguen su clave de API de NeuML en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen word2vec-quantized 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 NeuML el 26 de enero de 2025. Fuente: https://huggingface.co/NeuML/word2vec-quantized