M2V_multilingual_output
M2V_multilingual_output (minishlab, 2024) एक चैट model है। M2V_multilingual_output is an open-weights chat model.
by minishlab
किसके लिए सर्वोत्तम
- कम-latency चैट और routing
- request routing और triage
- text classification
osFoundry में M2V_multilingual_output का उपयोग करने के तरीके
अपनी key से जोड़ें (BYOK)
key dialog खोलें और अपनी minishlab API key पेस्ट करें। osFoundry M2V_multilingual_output 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
M2V_multilingual_output 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।
M2V_multilingual_output बनाम समान models
लाइसेंस
अनिर्दिष्ट — लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें।
Upstream documentation देखें।
M2V_multilingual_output के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या M2V_multilingual_output उपयोग करने के लिए मुफ्त है?
M2V_multilingual_output 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 M2V_multilingual_output 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।
क्या मैं M2V_multilingual_output को locally चला सकता हूँ?
हाँ। M2V_multilingual_output open-weights है और workstation GPU पर locally चलता है। osFoundry का local runtime model loading, quantisation, और routing संभालता है।
M2V_multilingual_output किसमें सर्वश्रेष्ठ है?
M2V_multilingual_output कम-latency चैट और routing, request routing और triage, text classification के लिए उपयुक्त है।
मैं osFoundry में M2V_multilingual_output का उपयोग कैसे करूँ?
key dialog में अपनी minishlab API key पेस्ट करें (या self-hostable models के लिए open weights deploy करें), Pipeline tab में M2V_multilingual_output को एक Maestro role को असाइन करें, फिर इसे चैट में, invokeAI के माध्यम से Room Apps में, या अपने ऐप्स में उपयोग करें।
minishlab द्वारा प्रकाशित 21 सितंबर 2024 को। स्रोत: https://huggingface.co/minishlab/M2V_multilingual_output