CodeLlama-7b-Instruct-hf-onnx-ryzenai-npu
Model chat CodeLlama-7b-Instruct-hf-onnx-ryzenai-npu dari amd memuat 7 miliar parameter ke dalam sebuah . CodeLlama-7b-Instruct-hf-onnx-ryzenai-npu is an open-weights chat model with roughly 7 billion parameters.
by amd · 7B parameter
Paling cocok untuk
- chat dan routing latensi rendah
- routing dan triase permintaan
- klasifikasi teks
Cara menggunakan CodeLlama-7b-Instruct-hf-onnx-ryzenai-npu di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key amd Anda. osFoundry menemukan CodeLlama-7b-Instruct-hf-onnx-ryzenai-npu secara otomatis — tetapkan ke peran Maestro (router, direct, orchestrator, atau fallback) di tab Pipeline dan model ini langsung aktif di setiap chat. Key Anda, akun provider Anda — tanpa markup token.
Deploy endpoint khusus
CodeLlama-7b-Instruct-hf-onnx-ryzenai-npu bersifat open-weights — jalankan secara lokal tanpa biaya, atau deploy endpoint GPU khusus di workspace Anda untuk kapasitas tercadangkan tanpa rate limit.
Gunakan di Room App
Room App mendeklarasikan fitur AI di manifest mereka, lalu memanggilnya dengan invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Panggil dari aplikasi Anda sendiri
Setelah sebuah model terhubung ke workspace Anda, Anda dapat meng-host-nya sebagai API dan mengaksesnya dari layanan, skrip, atau CI Anda sendiri — di luar osFoundry.
Hardware apa yang dapat menjalankan CodeLlama-7b-Instruct-hf-onnx-ryzenai-npu
CodeLlama-7b-Instruct-hf-onnx-ryzenai-npu berjalan di satu GPU konsumen 16GB (~5 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh muat di satu H100 80GB pada presisi FP16 (~17 GB).
CodeLlama-7b-Instruct-hf-onnx-ryzenai-npu vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang CodeLlama-7b-Instruct-hf-onnx-ryzenai-npu
Apakah CodeLlama-7b-Instruct-hf-onnx-ryzenai-npu gratis untuk digunakan?
CodeLlama-7b-Instruct-hf-onnx-ryzenai-npu gratis untuk dijalankan secara lokal pada hardware Anda sendiri. Akses ter-host melalui osFoundry dikenakan biaya (input Free (local), output Free (local)). Anda dapat beralih antara lokal dan ter-host kapan saja.
Bisakah saya menggunakan CodeLlama-7b-Instruct-hf-onnx-ryzenai-npu secara komersial?
Penggunaan komersial diizinkan dengan syarat. Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial. Periksa dokumentasi upstream.
Berapa VRAM yang dibutuhkan CodeLlama-7b-Instruct-hf-onnx-ryzenai-npu?
Sekitar 5 GB pada kuantisasi Q4, atau 17 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan CodeLlama-7b-Instruct-hf-onnx-ryzenai-npu secara lokal?
Ya. CodeLlama-7b-Instruct-hf-onnx-ryzenai-npu bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama CodeLlama-7b-Instruct-hf-onnx-ryzenai-npu?
CodeLlama-7b-Instruct-hf-onnx-ryzenai-npu sangat cocok untuk chat dan routing latensi rendah, routing dan triase permintaan, klasifikasi teks.
Bagaimana cara menggunakan CodeLlama-7b-Instruct-hf-onnx-ryzenai-npu di osFoundry?
Tempelkan API key amd Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan CodeLlama-7b-Instruct-hf-onnx-ryzenai-npu ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh amd pada 28 September 2025. Sumber: https://huggingface.co/amd/CodeLlama-7b-Instruct-hf-onnx-ryzenai-npu