VLM2Vec-LLaVa-Next
Desarrollado por TIGER-Lab, VLM2Vec-LLaVa-Next es un modelo de generación de imágenes. VLM2Vec-LLaVa-Next is an open-weights image model.
by TIGER-Lab
Ideal para
Formas de utilizar VLM2Vec-LLaVa-Next en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de TIGER-Lab. osFoundry detecta VLM2Vec-LLaVa-Next 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
VLM2Vec-LLaVa-Next 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.
VLM2Vec-LLaVa-Next 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 VLM2Vec-LLaVa-Next
¿Es gratuito el uso de VLM2Vec-LLaVa-Next?
VLM2Vec-LLaVa-Next 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 VLM2Vec-LLaVa-Next 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 VLM2Vec-LLaVa-Next localmente?
Sí. VLM2Vec-LLaVa-Next 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 VLM2Vec-LLaVa-Next?
VLM2Vec-LLaVa-Next es muy adecuado para image text to text.
¿Cómo se utiliza VLM2Vec-LLaVa-Next en osFoundry?
Peguen su clave de API de TIGER-Lab en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen VLM2Vec-LLaVa-Next 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 TIGER-Lab el 11 de diciembre de 2024. Fuente: https://huggingface.co/TIGER-Lab/VLM2Vec-LLaVa-Next