llava_13b
lbasile का llava_13b 13 अरब parameters समेटे हुए एक image-generation model। llava_13b is an open-weights image model with roughly 13 billion parameters.
by lbasile · 13B parameters
किसके लिए सर्वोत्तम
osFoundry में llava_13b का उपयोग करने के तरीके
अपनी key से जोड़ें (BYOK)
key dialog खोलें और अपनी lbasile API key पेस्ट करें। osFoundry llava_13b 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
llava_13b 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।
llava_13b कौनसा hardware चला सकता है
llava_13b एक 16GB consumer GPU पर चलता है (~8 GB VRAM, KV-cache headroom के साथ)। पूर्ण-precision inference FP16 precision पर एक H100 80GB पर fit होता है (~32 GB)।
llava_13b बनाम समान models
लाइसेंस
अनिर्दिष्ट — लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें।
Upstream documentation देखें।
llava_13b के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या llava_13b उपयोग करने के लिए मुफ्त है?
llava_13b 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 llava_13b 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।
llava_13b को कितनी VRAM चाहिए?
Q4 quantisation पर लगभग 8 GB, या पूर्ण FP16 precision पर 32 GB। एक 24GB consumer GPU पर fit होता है।
क्या मैं llava_13b को locally चला सकता हूँ?
हाँ। llava_13b open-weights है और workstation GPU पर locally चलता है। osFoundry का local runtime model loading, quantisation, और routing संभालता है।
llava_13b किसमें सर्वश्रेष्ठ है?
llava_13b image text to text के लिए उपयुक्त है।
मैं osFoundry में llava_13b का उपयोग कैसे करूँ?
key dialog में अपनी lbasile API key पेस्ट करें (या self-hostable models के लिए open weights deploy करें), Pipeline tab में llava_13b को एक Maestro role को असाइन करें, फिर इसे चैट में, invokeAI के माध्यम से Room Apps में, या अपने ऐप्स में उपयोग करें।
lbasile द्वारा प्रकाशित 25 जनवरी 2026 को। स्रोत: https://huggingface.co/lbasile/llava_13b