brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF
El brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF de tensorblock concentra 34 mil millones de parámetros en un modelo de chat. brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF is an open-weights chat model with roughly 34 billion parameters.
by tensorblock · 34 mil millones de parámetros
Ideal para
Formas de utilizar brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de tensorblock. osFoundry detecta brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF 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
brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF 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.
Qué hardware puede ejecutar brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF
brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF se ejecuta en una GPU de consumo o estación de trabajo de 24GB (~21 GB de VRAM con margen para la caché KV). La inferencia a precisión completa requiere una H200 141GB o 2x A100 80GB en FP16 (~82 GB).
brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF 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 brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF
¿Es gratuito el uso de brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF?
brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF 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 brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF 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.
¿Cuánta VRAM necesita brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF?
Aproximadamente 21 GB con cuantización Q4, o 82 GB con precisión FP16 completa. Cabe en una sola GPU de consumo de 24GB.
¿Puedo ejecutar brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF localmente?
Sí. brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF 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 brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF?
brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF es muy adecuado para text generation.
¿Cómo se utiliza brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF en osFoundry?
Peguen su clave de API de tensorblock en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF 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 tensorblock el 1 de mayo de 2025. Fuente: https://huggingface.co/tensorblock/brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF