LLaVA_Vanilla
MLLMMU का LLaVA_Vanilla एक image-generation model। LLaVA_Vanilla is an open-weights image model.
by MLLMMU
किसके लिए सर्वोत्तम
osFoundry में LLaVA_Vanilla का उपयोग करने के तरीके
अपनी key से जोड़ें (BYOK)
key dialog खोलें और अपनी MLLMMU API key पेस्ट करें। osFoundry LLaVA_Vanilla 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_Vanilla 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_Vanilla बनाम समान models
लाइसेंस
अनिर्दिष्ट — लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें।
Upstream documentation देखें।
LLaVA_Vanilla के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या LLaVA_Vanilla उपयोग करने के लिए मुफ्त है?
LLaVA_Vanilla 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_Vanilla 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 LLaVA_Vanilla को locally चला सकता हूँ?
हाँ। LLaVA_Vanilla open-weights है और workstation GPU पर locally चलता है। osFoundry का local runtime model loading, quantisation, और routing संभालता है।
LLaVA_Vanilla किसमें सर्वश्रेष्ठ है?
LLaVA_Vanilla image text to text के लिए उपयुक्त है।
मैं osFoundry में LLaVA_Vanilla का उपयोग कैसे करूँ?
key dialog में अपनी MLLMMU API key पेस्ट करें (या self-hostable models के लिए open weights deploy करें), Pipeline tab में LLaVA_Vanilla को एक Maestro role को असाइन करें, फिर इसे चैट में, invokeAI के माध्यम से Room Apps में, या अपने ऐप्स में उपयोग करें।
MLLMMU द्वारा प्रकाशित 13 दिसंबर 2024 को। स्रोत: https://huggingface.co/MLLMMU/LLaVA_Vanilla