opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill
Lanzado por opensearch-project en 2024, opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill es un modelo de embeddings. opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill is an open-weights embed model.
by opensearch-project
Ideal para
Formas de utilizar opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de opensearch-project. osFoundry detecta opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill 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
opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill 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.
opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill frente a modelos similares
| Modelo | Organización | Parámetros | Contexto | Precio de entrada | Autoalojamiento |
|---|
| opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill | opensearch-project | — | — | Free (local) | Sí |
| vram-16 | unslothai | — | — | Free (local) | Sí |
| S-PubMedBert-MS-MARCO | pritamdeka | — | — | Free (local) | Sí |
| msmarco-bert-base-dot-v5 | sentence-transformers | — | — | Free (local) | Sí |
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 opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill
¿Es gratuito el uso de opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill?
opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill 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 opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill 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 opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill localmente?
Sí. opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill 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 opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill?
opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill es muy adecuado para feature extraction.
¿Cómo se utiliza opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill en osFoundry?
Peguen su clave de API de opensearch-project en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill 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 opensearch-project el 17 de julio de 2024. Fuente: https://huggingface.co/opensearch-project/opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill