VideoLLaMA2-7B-16F
DAMO-NLP-SG द्वारा 2024 में जारी, VideoLLaMA2-7B-16F एक 7 अरब parameter वाला चैट model है। VideoLLaMA2-7B-16F is an open-weights chat model with roughly 7 billion parameters.
by DAMO-NLP-SG · 7B parameters
किसके लिए सर्वोत्तम
- visual question answering
osFoundry में VideoLLaMA2-7B-16F का उपयोग करने के तरीके
अपनी key से जोड़ें (BYOK)
key dialog खोलें और अपनी DAMO-NLP-SG API key पेस्ट करें। osFoundry VideoLLaMA2-7B-16F 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
VideoLLaMA2-7B-16F 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।
VideoLLaMA2-7B-16F कौनसा hardware चला सकता है
VideoLLaMA2-7B-16F एक 16GB consumer GPU पर चलता है (~5 GB VRAM, KV-cache headroom के साथ)। पूर्ण-precision inference FP16 precision पर एक H100 80GB पर fit होता है (~17 GB)।
VideoLLaMA2-7B-16F बनाम समान models
लाइसेंस
अनिर्दिष्ट — लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें।
Upstream documentation देखें।
VideoLLaMA2-7B-16F के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या VideoLLaMA2-7B-16F उपयोग करने के लिए मुफ्त है?
VideoLLaMA2-7B-16F 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 VideoLLaMA2-7B-16F 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।
VideoLLaMA2-7B-16F को कितनी VRAM चाहिए?
Q4 quantisation पर लगभग 5 GB, या पूर्ण FP16 precision पर 17 GB। एक 24GB consumer GPU पर fit होता है।
क्या मैं VideoLLaMA2-7B-16F को locally चला सकता हूँ?
हाँ। VideoLLaMA2-7B-16F open-weights है और workstation GPU पर locally चलता है। osFoundry का local runtime model loading, quantisation, और routing संभालता है।
VideoLLaMA2-7B-16F किसमें सर्वश्रेष्ठ है?
VideoLLaMA2-7B-16F visual question answering के लिए उपयुक्त है।
मैं osFoundry में VideoLLaMA2-7B-16F का उपयोग कैसे करूँ?
key dialog में अपनी DAMO-NLP-SG API key पेस्ट करें (या self-hostable models के लिए open weights deploy करें), Pipeline tab में VideoLLaMA2-7B-16F को एक Maestro role को असाइन करें, फिर इसे चैट में, invokeAI के माध्यम से Room Apps में, या अपने ऐप्स में उपयोग करें।
DAMO-NLP-SG द्वारा प्रकाशित 11 जून 2024 को। स्रोत: https://huggingface.co/DAMO-NLP-SG/VideoLLaMA2-7B-16F