Mixtral_7Bx4_MOE_24B
Mixtral_7Bx4_MOE_24B cloudyu का एक 24 अरब parameter वाला चैट model है, 21 दिसंबर 2023 को जारी। Mixtral_7Bx4_MOE_24B is an open-weights chat model with roughly 24 billion parameters.
by cloudyu · 24B parameters
किसके लिए सर्वोत्तम
osFoundry में Mixtral_7Bx4_MOE_24B का उपयोग करने के तरीके
अपनी key से जोड़ें (BYOK)
key dialog खोलें और अपनी cloudyu API key पेस्ट करें। osFoundry Mixtral_7Bx4_MOE_24B को स्वचालित रूप से खोज लेता है — इसे Pipeline tab में किसी Maestro role (router, direct, orchestrator, या fallback) को असाइन करें और यह हर चैट में live हो जाता है। आपकी key, आपका provider account — कोई token markup नहीं।
एक dedicated endpoint deploy करें
Mixtral_7Bx4_MOE_24B open-weights है — इसे locally मुफ्त में चलाएँ, या rate limits के बिना reserved capacity के लिए अपने workspace में एक dedicated GPU endpoint deploy करें।
Room App में उपयोग करें
Room Apps अपने manifest में AI features घोषित करते हैं, फिर उन्हें invokeAI के साथ कॉल करते हैं:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
अपने ऐप्स से इसे कॉल करें
एक बार जब model आपके workspace में wired हो जाता है, तो आप इसे API के रूप में host कर सकते हैं और इसे अपनी services, scripts, या CI से — osFoundry के बाहर — एक्सेस कर सकते हैं।
Mixtral_7Bx4_MOE_24B कौनसा hardware चला सकता है
Mixtral_7Bx4_MOE_24B एक 16GB consumer GPU पर चलता है (~15 GB VRAM, KV-cache headroom के साथ)। पूर्ण-precision inference FP16 precision पर एक H100 80GB पर fit होता है (~58 GB)।
Mixtral_7Bx4_MOE_24B बनाम समान models
लाइसेंस
अनिर्दिष्ट — लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें।
Upstream documentation देखें।
Mixtral_7Bx4_MOE_24B के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या Mixtral_7Bx4_MOE_24B उपयोग करने के लिए मुफ्त है?
Mixtral_7Bx4_MOE_24B आपके अपने hardware पर locally चलाने के लिए मुफ्त है। osFoundry के माध्यम से hosted access metered है (input Free (local), output Free (local))। आप किसी भी समय local और hosted के बीच switch कर सकते हैं।
क्या मैं Mixtral_7Bx4_MOE_24B का commercial उपयोग कर सकता हूँ?
Commercial उपयोग शर्तों के साथ अनुमत है। लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें। Upstream documentation देखें।
Mixtral_7Bx4_MOE_24B को कितनी VRAM चाहिए?
Q4 quantisation पर लगभग 15 GB, या पूर्ण FP16 precision पर 58 GB। एक 24GB consumer GPU पर fit होता है।
क्या मैं Mixtral_7Bx4_MOE_24B को locally चला सकता हूँ?
हाँ। Mixtral_7Bx4_MOE_24B open-weights है और workstation GPU पर locally चलता है। osFoundry का local runtime model loading, quantisation, और routing संभालता है।
Mixtral_7Bx4_MOE_24B किसमें सर्वश्रेष्ठ है?
Mixtral_7Bx4_MOE_24B text generation के लिए उपयुक्त है।
मैं osFoundry में Mixtral_7Bx4_MOE_24B का उपयोग कैसे करूँ?
key dialog में अपनी cloudyu API key पेस्ट करें (या self-hostable models के लिए open weights deploy करें), Pipeline tab में Mixtral_7Bx4_MOE_24B को एक Maestro role को असाइन करें, फिर इसे चैट में, invokeAI के माध्यम से Room Apps में, या अपने ऐप्स में उपयोग करें।
cloudyu द्वारा प्रकाशित 21 दिसंबर 2023 को। स्रोत: https://huggingface.co/cloudyu/Mixtral_7Bx4_MOE_24B