ct_fm_feature_extractor
project-lighter का ct_fm_feature_extractor एक चैट model। ct_fm_feature_extractor is an open-weights chat model.
by project-lighter
किसके लिए सर्वोत्तम
- कम-latency चैट और routing
- request routing और triage
- text classification
osFoundry में ct_fm_feature_extractor का उपयोग करने के तरीके
अपनी key से जोड़ें (BYOK)
key dialog खोलें और अपनी project-lighter API key पेस्ट करें। osFoundry ct_fm_feature_extractor 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
ct_fm_feature_extractor 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।
ct_fm_feature_extractor बनाम समान models
लाइसेंस
अनिर्दिष्ट — लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें।
Upstream documentation देखें।
ct_fm_feature_extractor के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या ct_fm_feature_extractor उपयोग करने के लिए मुफ्त है?
ct_fm_feature_extractor 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 ct_fm_feature_extractor 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 ct_fm_feature_extractor को locally चला सकता हूँ?
हाँ। ct_fm_feature_extractor open-weights है और workstation GPU पर locally चलता है। osFoundry का local runtime model loading, quantisation, और routing संभालता है।
ct_fm_feature_extractor किसमें सर्वश्रेष्ठ है?
ct_fm_feature_extractor कम-latency चैट और routing, request routing और triage, text classification के लिए उपयुक्त है।
मैं osFoundry में ct_fm_feature_extractor का उपयोग कैसे करूँ?
key dialog में अपनी project-lighter API key पेस्ट करें (या self-hostable models के लिए open weights deploy करें), Pipeline tab में ct_fm_feature_extractor को एक Maestro role को असाइन करें, फिर इसे चैट में, invokeAI के माध्यम से Room Apps में, या अपने ऐप्स में उपयोग करें।
project-lighter द्वारा प्रकाशित 17 जनवरी 2025 को। स्रोत: https://huggingface.co/project-lighter/ct_fm_feature_extractor