db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc
db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc nhung02 का एक 487 अरब parameter वाला चैट model है, 21 जनवरी 2025 को जारी। db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc is an open-weights chat model with roughly 487 billion parameters.
by nhung02 · 487B parameters
किसके लिए सर्वोत्तम
- जटिल multi-step reasoning
- tool use के साथ agent orchestration
- लंबे documents का विश्लेषण और सारांश
osFoundry में db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc का उपयोग करने के तरीके
अपनी key से जोड़ें (BYOK)
key dialog खोलें और अपनी nhung02 API key पेस्ट करें। osFoundry db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc 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
db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc 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।
db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc कौनसा hardware चला सकता है
db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc एक multi-GPU setup या Q4 पर H200 141GB पर चलता है (~293 GB VRAM, KV-cache headroom के साथ)। पूर्ण-precision inference FP16 पर कई H100/H200 GPUs की आवश्यकता (~1169 GB)।
db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc बनाम समान models
लाइसेंस
अनिर्दिष्ट — लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें।
Upstream documentation देखें।
db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc उपयोग करने के लिए मुफ्त है?
db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc 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 db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc 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।
db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc को कितनी VRAM चाहिए?
Q4 quantisation पर लगभग 293 GB, या पूर्ण FP16 precision पर 1169 GB। उच्च quantisation पर multi-GPU की आवश्यकता।
क्या मैं db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc को locally चला सकता हूँ?
हाँ। db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc open-weights है और workstation GPU पर locally चलता है। osFoundry का local runtime model loading, quantisation, और routing संभालता है।
db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc किसमें सर्वश्रेष्ठ है?
db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc जटिल multi-step reasoning, tool use के साथ agent orchestration, लंबे documents का विश्लेषण और सारांश के लिए उपयुक्त है।
मैं osFoundry में db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc का उपयोग कैसे करूँ?
key dialog में अपनी nhung02 API key पेस्ट करें (या self-hostable models के लिए open weights deploy करें), Pipeline tab में db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc को एक Maestro role को असाइन करें, फिर इसे चैट में, invokeAI के माध्यम से Room Apps में, या अपने ऐप्स में उपयोग करें।
nhung02 द्वारा प्रकाशित 21 जनवरी 2025 को। स्रोत: https://huggingface.co/nhung02/db2c9545-4607-487b-9cc3-b7a0587316fc