PP-DocLayoutV2_safetensors
Publié par PaddlePaddle en 2025, PP-DocLayoutV2_safetensors est un modèle chat . PP-DocLayoutV2_safetensors is an open-weights chat model.
by PaddlePaddle
Idéal pour
Comment utiliser PP-DocLayoutV2_safetensors dans osFoundry
Connectez-vous avec votre propre clé (BYOK)
Ouvrez la fenêtre de clés et collez votre clé API PaddlePaddle. osFoundry détecte automatiquement PP-DocLayoutV2_safetensors — 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
PP-DocLayoutV2_safetensors 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.
PP-DocLayoutV2_safetensors face aux modèles similaires
| Modèle | Organisation | Paramètres | Contexte | Prix en entrée | Auto-hébergement |
|---|
| PP-DocLayoutV2_safetensors | PaddlePaddle | — | — | Free (local) | Oui |
| duo | s-sahoo | — | — | Free (local) | Oui |
| DAU_Qwen3.6_27B_H2_FT-GGUF | mradermacher | — | — | Free (local) | Oui |
| MiniMax-M2.7 | unsloth | — | — | 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 PP-DocLayoutV2_safetensors
PP-DocLayoutV2_safetensors est-il gratuit à utiliser ?
PP-DocLayoutV2_safetensors 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 PP-DocLayoutV2_safetensors 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 PP-DocLayoutV2_safetensors localement ?
Oui. PP-DocLayoutV2_safetensors 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 PP-DocLayoutV2_safetensors excelle-t-il ?
PP-DocLayoutV2_safetensors convient particulièrement bien à object detection.
Comment utiliser PP-DocLayoutV2_safetensors dans osFoundry ?
Collez votre clé API PaddlePaddle dans la fenêtre de clés (ou déployez les open weights pour les modèles auto-hébergeables), assignez PP-DocLayoutV2_safetensors 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 PaddlePaddle le 23 décembre 2025. Source : https://huggingface.co/PaddlePaddle/PP-DocLayoutV2_safetensors