convnext_large_mlp.clip_laion2b_augreg_ft_in1k_384
Lanzado por timm en 2023, convnext_large_mlp.clip_laion2b_augreg_ft_in1k_384 es un modelo de generación de imágenes. convnext_large_mlp.clip_laion2b_augreg_ft_in1k_384 is an open-weights image model.
by timm
Ideal para
Formas de utilizar convnext_large_mlp.clip_laion2b_augreg_ft_in1k_384 en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de timm. osFoundry detecta convnext_large_mlp.clip_laion2b_augreg_ft_in1k_384 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
convnext_large_mlp.clip_laion2b_augreg_ft_in1k_384 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.
convnext_large_mlp.clip_laion2b_augreg_ft_in1k_384 frente a modelos similares
| Modelo | Organización | Parámetros | Contexto | Precio de entrada | Autoalojamiento |
|---|
| convnext_large_mlp.clip_laion2b_augreg_ft_in1k_384 | timm | — | — | Free (local) | Sí |
| Chroma1-Flash | lodestones | — | — | Free (local) | Sí |
| mv-adapter | huanngzh | — | — | Free (local) | Sí |
| clip-ViT-B-32-vision | Qdrant | — | — | 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 convnext_large_mlp.clip_laion2b_augreg_ft_in1k_384
¿Es gratuito el uso de convnext_large_mlp.clip_laion2b_augreg_ft_in1k_384?
convnext_large_mlp.clip_laion2b_augreg_ft_in1k_384 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 convnext_large_mlp.clip_laion2b_augreg_ft_in1k_384 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 convnext_large_mlp.clip_laion2b_augreg_ft_in1k_384 localmente?
Sí. convnext_large_mlp.clip_laion2b_augreg_ft_in1k_384 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 convnext_large_mlp.clip_laion2b_augreg_ft_in1k_384?
convnext_large_mlp.clip_laion2b_augreg_ft_in1k_384 es muy adecuado para image classification.
¿Cómo se utiliza convnext_large_mlp.clip_laion2b_augreg_ft_in1k_384 en osFoundry?
Peguen su clave de API de timm en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen convnext_large_mlp.clip_laion2b_augreg_ft_in1k_384 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 timm el 7 de febrero de 2023. Fuente: https://huggingface.co/timm/convnext_large_mlp.clip_laion2b_augreg_ft_in1k_384