Arabic_text_embedding_for_sts
Le modèle embeddings Arabic_text_embedding_for_sts de AbderrahmanSkiredj1 est un . Arabic_text_embedding_for_sts is an open-weights embed model.
by AbderrahmanSkiredj1
Idéal pour
Comment utiliser Arabic_text_embedding_for_sts dans osFoundry
Connectez-vous avec votre propre clé (BYOK)
Ouvrez la fenêtre de clés et collez votre clé API AbderrahmanSkiredj1. osFoundry détecte automatiquement Arabic_text_embedding_for_sts — assignez-le à un rôle Maestro (router, direct, orchestrator ou fallback) dans l'onglet Pipeline et il est actif dans chaque conversation. Votre clé, votre compte fournisseur — sans majoration sur les tokens.
Déployez un endpoint dédié
Arabic_text_embedding_for_sts est en open-weights — exécutez-le localement gratuitement, ou déployez un endpoint GPU dédié dans votre espace de travail pour disposer d'une capacité réservée sans limite de débit.
Utilisez-le dans une Room App
Les Room Apps déclarent leurs fonctionnalités IA dans leur manifeste, puis les appellent via invokeAI :
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Appelez-le depuis vos propres applications
Une fois un modèle intégré à votre espace de travail, vous pouvez l'héberger en tant qu'API et l'appeler depuis vos propres services, scripts ou CI — en dehors d'osFoundry.
Arabic_text_embedding_for_sts face aux modèles similaires
Licence
Non spécifiée — Conditions de licence non spécifiées — vérifiez la fiche du modèle en amont avant tout usage commercial.
Consultez la documentation en amont.
Questions fréquentes sur Arabic_text_embedding_for_sts
Arabic_text_embedding_for_sts est-il gratuit à utiliser ?
Arabic_text_embedding_for_sts est gratuit à exécuter localement sur votre propre matériel. L'accès hébergé via osFoundry est facturé à l'usage (entrée Free (local), sortie Free (local)). Vous pouvez basculer entre local et hébergé à tout moment.
Puis-je utiliser Arabic_text_embedding_for_sts à des fins commerciales ?
L'usage commercial est autorisé sous conditions. Conditions de licence non spécifiées — vérifiez la fiche du modèle en amont avant tout usage commercial. Consultez la documentation en amont.
Puis-je exécuter Arabic_text_embedding_for_sts localement ?
Oui. Arabic_text_embedding_for_sts est en open-weights et s'exécute localement sur un GPU station de travail. Le runtime local d'osFoundry gère le chargement du modèle, la quantification et le routage.
À quoi Arabic_text_embedding_for_sts excelle-t-il ?
Arabic_text_embedding_for_sts convient particulièrement bien à sentence similarity.
Comment utiliser Arabic_text_embedding_for_sts dans osFoundry ?
Collez votre clé API AbderrahmanSkiredj1 dans la fenêtre de clés (ou déployez les open weights pour les modèles auto-hébergeables), assignez Arabic_text_embedding_for_sts à un rôle Maestro dans l'onglet Pipeline, puis utilisez-le en chat, dans les Room Apps via invokeAI, ou dans vos propres applications.
Publié par AbderrahmanSkiredj1 le 7 juillet 2024. Source : https://huggingface.co/AbderrahmanSkiredj1/Arabic_text_embedding_for_sts