LLaMmlein_1B_prerelease
Le modèle chat LLaMmlein_1B_prerelease de LSX-UniWue est un . LLaMmlein_1B_prerelease is an open-weights chat model.
by LSX-UniWue
Idéal pour
Comment utiliser LLaMmlein_1B_prerelease dans osFoundry
Connectez-vous avec votre propre clé (BYOK)
Ouvrez la fenêtre de clés et collez votre clé API LSX-UniWue. osFoundry détecte automatiquement LLaMmlein_1B_prerelease — 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
LLaMmlein_1B_prerelease 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.
LLaMmlein_1B_prerelease face aux modèles similaires
| Modèle | Organisation | Paramètres | Contexte | Prix en entrée | Auto-hébergement |
|---|
| LLaMmlein_1B_prerelease | LSX-UniWue | — | — | Free (local) | Oui |
| xtts2-gpt | AstraMindAI | — | — | Free (local) | Oui |
| MiniMax-M2.7-AWQ-4bit | cyankiwi | — | — | Free (local) | Oui |
| colpali-v1.3-hf | vidore | — | — | Free (local) | Oui |
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 LLaMmlein_1B_prerelease
LLaMmlein_1B_prerelease est-il gratuit à utiliser ?
LLaMmlein_1B_prerelease 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 LLaMmlein_1B_prerelease 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 LLaMmlein_1B_prerelease localement ?
Oui. LLaMmlein_1B_prerelease 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 LLaMmlein_1B_prerelease excelle-t-il ?
LLaMmlein_1B_prerelease convient particulièrement bien à text generation.
Comment utiliser LLaMmlein_1B_prerelease dans osFoundry ?
Collez votre clé API LSX-UniWue dans la fenêtre de clés (ou déployez les open weights pour les modèles auto-hébergeables), assignez LLaMmlein_1B_prerelease 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 LSX-UniWue le 15 octobre 2024. Source : https://huggingface.co/LSX-UniWue/LLaMmlein_1B_prerelease