lm_weights_small_tts_prepared
Desarrollado por zuhri025, lm_weights_small_tts_prepared es un modelo de chat. lm_weights_small_tts_prepared is an open-weights chat model.
by zuhri025
Ideal para
- chat y enrutamiento de baja latencia
- enrutamiento y triaje de solicitudes
- clasificación de texto
Formas de utilizar lm_weights_small_tts_prepared en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de zuhri025. osFoundry detecta lm_weights_small_tts_prepared 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
lm_weights_small_tts_prepared 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.
lm_weights_small_tts_prepared frente a modelos similares
| Modelo | Organización | Parámetros | Contexto | Precio de entrada | Autoalojamiento |
|---|
| lm_weights_small_tts_prepared | zuhri025 | — | — | Free (local) | Sí |
| test-policy | osquar | — | — | Free (local) | Sí |
| llama_fm_2k | stefra | — | — | Free (local) | Sí |
| phishing-detection12 | Babe-li | — | — | 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 lm_weights_small_tts_prepared
¿Es gratuito el uso de lm_weights_small_tts_prepared?
lm_weights_small_tts_prepared 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 lm_weights_small_tts_prepared 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 lm_weights_small_tts_prepared localmente?
Sí. lm_weights_small_tts_prepared 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 lm_weights_small_tts_prepared?
lm_weights_small_tts_prepared es muy adecuado para chat y enrutamiento de baja latencia, enrutamiento y triaje de solicitudes, clasificación de texto.
¿Cómo se utiliza lm_weights_small_tts_prepared en osFoundry?
Peguen su clave de API de zuhri025 en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen lm_weights_small_tts_prepared 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 zuhri025 el 5 de mayo de 2026. Fuente: https://huggingface.co/zuhri025/lm_weights_small_tts_prepared