Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct
meta-llama का Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 17 अरब parameters समेटे हुए एक image-generation model। Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct is an open-weights image model with roughly 17 billion parameters.
by meta-llama · 17B parameters
किसके लिए सर्वोत्तम
osFoundry में Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct का उपयोग करने के तरीके
अपनी key से जोड़ें (BYOK)
key dialog खोलें और अपनी meta-llama API key पेस्ट करें। osFoundry Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 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
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 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।
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct को API के माध्यम से उपयोग करें
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct hosted API providers द्वारा भी serve किया जाता है — यदि आप GPU प्रबंधित नहीं करना चाहते तो इसे API (BYOK) के माध्यम से उपयोग करें। वह पेज per-provider मूल्य सूचीबद्ध करता है।
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct कौनसा hardware चला सकता है
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct एक 16GB consumer GPU पर चलता है (~11 GB VRAM, KV-cache headroom के साथ)। पूर्ण-precision inference FP16 precision पर एक H100 80GB पर fit होता है (~41 GB)।
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct बनाम समान models
लाइसेंस
अनिर्दिष्ट — लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें।
Upstream documentation देखें।
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct उपयोग करने के लिए मुफ्त है?
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 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 Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 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।
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct को कितनी VRAM चाहिए?
Q4 quantisation पर लगभग 11 GB, या पूर्ण FP16 precision पर 41 GB। एक 24GB consumer GPU पर fit होता है।
क्या मैं Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct को locally चला सकता हूँ?
हाँ। Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct open-weights है और workstation GPU पर locally चलता है। osFoundry का local runtime model loading, quantisation, और routing संभालता है।
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct किसमें सर्वश्रेष्ठ है?
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct image text to text के लिए उपयुक्त है।
मैं osFoundry में Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct का उपयोग कैसे करूँ?
key dialog में अपनी meta-llama API key पेस्ट करें (या self-hostable models के लिए open weights deploy करें), Pipeline tab में Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct को एक Maestro role को असाइन करें, फिर इसे चैट में, invokeAI के माध्यम से Room Apps में, या अपने ऐप्स में उपयोग करें।
meta-llama द्वारा प्रकाशित 2 अप्रैल 2025 को। स्रोत: https://huggingface.co/meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct