LUAR-MUD
El LUAR-MUD de rrivera1849 es un modelo de embeddings. LUAR-MUD is an open-weights embed model.
by rrivera1849
Ideal para
Formas de utilizar LUAR-MUD en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de rrivera1849. osFoundry detecta LUAR-MUD 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
LUAR-MUD 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.
LUAR-MUD 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 LUAR-MUD
¿Es gratuito el uso de LUAR-MUD?
LUAR-MUD 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 LUAR-MUD 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 LUAR-MUD localmente?
Sí. LUAR-MUD 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 LUAR-MUD?
LUAR-MUD es muy adecuado para feature extraction.
¿Cómo se utiliza LUAR-MUD en osFoundry?
Peguen su clave de API de rrivera1849 en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen LUAR-MUD 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 rrivera1849 el 26 de septiembre de 2023. Fuente: https://huggingface.co/rrivera1849/LUAR-MUD