ese_vovnet39b.ra_in1k
Lanzado por timm en 2023, ese_vovnet39b.ra_in1k es un modelo de 39 mil millones de parámetros generación de imágenes. ese_vovnet39b.ra_in1k is an open-weights image model with roughly 39 billion parameters.
by timm · 39 mil millones de parámetros
Ideal para
Formas de utilizar ese_vovnet39b.ra_in1k en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de timm. osFoundry detecta ese_vovnet39b.ra_in1k 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
ese_vovnet39b.ra_in1k 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 ese_vovnet39b.ra_in1k
ese_vovnet39b.ra_in1k se ejecuta en una GPU de consumo o estación de trabajo de 24GB (~24 GB de VRAM con margen para la caché KV). La inferencia a precisión completa requiere una H200 141GB o 2x A100 80GB en FP16 (~94 GB).
ese_vovnet39b.ra_in1k 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 ese_vovnet39b.ra_in1k
¿Es gratuito el uso de ese_vovnet39b.ra_in1k?
ese_vovnet39b.ra_in1k 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 ese_vovnet39b.ra_in1k 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 ese_vovnet39b.ra_in1k?
Aproximadamente 24 GB con cuantización Q4, o 94 GB con precisión FP16 completa. Cabe en una sola GPU de consumo de 24GB.
¿Puedo ejecutar ese_vovnet39b.ra_in1k localmente?
Sí. ese_vovnet39b.ra_in1k 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 ese_vovnet39b.ra_in1k?
ese_vovnet39b.ra_in1k es muy adecuado para image classification.
¿Cómo se utiliza ese_vovnet39b.ra_in1k en osFoundry?
Peguen su clave de API de timm en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen ese_vovnet39b.ra_in1k 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 21 de abril de 2023. Fuente: https://huggingface.co/timm/ese_vovnet39b.ra_in1k