embeddinggemma-300m-trimmed-reindexing
Desarrollado por noname002, embeddinggemma-300m-trimmed-reindexing es un modelo de embeddings. embeddinggemma-300m-trimmed-reindexing is an open-weights embed model.
by noname002
Ideal para
Formas de utilizar embeddinggemma-300m-trimmed-reindexing en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de noname002. osFoundry detecta embeddinggemma-300m-trimmed-reindexing 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
embeddinggemma-300m-trimmed-reindexing 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.
embeddinggemma-300m-trimmed-reindexing 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 embeddinggemma-300m-trimmed-reindexing
¿Es gratuito el uso de embeddinggemma-300m-trimmed-reindexing?
embeddinggemma-300m-trimmed-reindexing 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 embeddinggemma-300m-trimmed-reindexing 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 embeddinggemma-300m-trimmed-reindexing localmente?
Sí. embeddinggemma-300m-trimmed-reindexing 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 embeddinggemma-300m-trimmed-reindexing?
embeddinggemma-300m-trimmed-reindexing es muy adecuado para sentence similarity.
¿Cómo se utiliza embeddinggemma-300m-trimmed-reindexing en osFoundry?
Peguen su clave de API de noname002 en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen embeddinggemma-300m-trimmed-reindexing 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 noname002 el 17 de abril de 2026. Fuente: https://huggingface.co/noname002/embeddinggemma-300m-trimmed-reindexing