GFM-RAG-8M
GFM-RAG-8M es un modelo de chat de rmanluo, publicado el 4 de febrero de 2025. GFM-RAG-8M is an open-weights chat model.
by rmanluo
Ideal para
- chat y enrutamiento de baja latencia
- enrutamiento y triaje de solicitudes
- clasificación de texto
Formas de utilizar GFM-RAG-8M en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de rmanluo. osFoundry detecta GFM-RAG-8M 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
GFM-RAG-8M 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.
GFM-RAG-8M 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 GFM-RAG-8M
¿Es gratuito el uso de GFM-RAG-8M?
GFM-RAG-8M 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 GFM-RAG-8M 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 GFM-RAG-8M localmente?
Sí. GFM-RAG-8M 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 GFM-RAG-8M?
GFM-RAG-8M es muy adecuado para chat y enrutamiento de baja latencia, enrutamiento y triaje de solicitudes, clasificación de texto.
¿Cómo se utiliza GFM-RAG-8M en osFoundry?
Peguen su clave de API de rmanluo en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen GFM-RAG-8M 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 rmanluo el 4 de febrero de 2025. Fuente: https://huggingface.co/rmanluo/GFM-RAG-8M