Qwen2.5-VL-72B-Instruct-quantized.w4a16
RedHatAI द्वारा 2025 में जारी, Qwen2.5-VL-72B-Instruct-quantized.w4a16 एक 72 अरब parameter वाला image-generation model है। Qwen2.5-VL-72B-Instruct-quantized.w4a16 is an open-weights image model with roughly 72 billion parameters.
by RedHatAI · 72B parameters
किसके लिए सर्वोत्तम
osFoundry में Qwen2.5-VL-72B-Instruct-quantized.w4a16 का उपयोग करने के तरीके
अपनी key से जोड़ें (BYOK)
key dialog खोलें और अपनी RedHatAI API key पेस्ट करें। osFoundry Qwen2.5-VL-72B-Instruct-quantized.w4a16 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
Qwen2.5-VL-72B-Instruct-quantized.w4a16 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।
Qwen2.5-VL-72B-Instruct-quantized.w4a16 कौनसा hardware चला सकता है
Qwen2.5-VL-72B-Instruct-quantized.w4a16 Q4 quantisation पर एक A100 80GB या H100 80GB पर चलता है (~44 GB VRAM, KV-cache headroom के साथ)। पूर्ण-precision inference FP16 पर कई H100/H200 GPUs की आवश्यकता (~173 GB)।
Qwen2.5-VL-72B-Instruct-quantized.w4a16 बनाम समान models
लाइसेंस
अनिर्दिष्ट — लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें।
Upstream documentation देखें।
Qwen2.5-VL-72B-Instruct-quantized.w4a16 के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या Qwen2.5-VL-72B-Instruct-quantized.w4a16 उपयोग करने के लिए मुफ्त है?
Qwen2.5-VL-72B-Instruct-quantized.w4a16 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 Qwen2.5-VL-72B-Instruct-quantized.w4a16 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।
Qwen2.5-VL-72B-Instruct-quantized.w4a16 को कितनी VRAM चाहिए?
Q4 quantisation पर लगभग 44 GB, या पूर्ण FP16 precision पर 173 GB। एक A100/H100 80GB पर fit होता है।
क्या मैं Qwen2.5-VL-72B-Instruct-quantized.w4a16 को locally चला सकता हूँ?
हाँ। Qwen2.5-VL-72B-Instruct-quantized.w4a16 open-weights है और workstation GPU पर locally चलता है। osFoundry का local runtime model loading, quantisation, और routing संभालता है।
Qwen2.5-VL-72B-Instruct-quantized.w4a16 किसमें सर्वश्रेष्ठ है?
Qwen2.5-VL-72B-Instruct-quantized.w4a16 image text to text के लिए उपयुक्त है।
मैं osFoundry में Qwen2.5-VL-72B-Instruct-quantized.w4a16 का उपयोग कैसे करूँ?
key dialog में अपनी RedHatAI API key पेस्ट करें (या self-hostable models के लिए open weights deploy करें), Pipeline tab में Qwen2.5-VL-72B-Instruct-quantized.w4a16 को एक Maestro role को असाइन करें, फिर इसे चैट में, invokeAI के माध्यम से Room Apps में, या अपने ऐप्स में उपयोग करें।
RedHatAI द्वारा प्रकाशित 7 फ़रवरी 2025 को। स्रोत: https://huggingface.co/RedHatAI/Qwen2.5-VL-72B-Instruct-quantized.w4a16