meme-namer-floodgate-Qwen36-27B-lora
Model pembuatan gambar meme-namer-floodgate-Qwen36-27B-lora dari atefarabi memuat 27 miliar parameter ke dalam sebuah . meme-namer-floodgate-Qwen36-27B-lora is an open-weights image model with roughly 27 billion parameters.
by atefarabi · 27B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan meme-namer-floodgate-Qwen36-27B-lora di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key atefarabi Anda. osFoundry menemukan meme-namer-floodgate-Qwen36-27B-lora 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
meme-namer-floodgate-Qwen36-27B-lora 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 meme-namer-floodgate-Qwen36-27B-lora
meme-namer-floodgate-Qwen36-27B-lora berjalan di GPU konsumen atau workstation 24GB (~17 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh muat di satu H100 80GB pada presisi FP16 (~65 GB).
meme-namer-floodgate-Qwen36-27B-lora vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang meme-namer-floodgate-Qwen36-27B-lora
Apakah meme-namer-floodgate-Qwen36-27B-lora gratis untuk digunakan?
meme-namer-floodgate-Qwen36-27B-lora 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 meme-namer-floodgate-Qwen36-27B-lora 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 meme-namer-floodgate-Qwen36-27B-lora?
Sekitar 17 GB pada kuantisasi Q4, atau 65 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan meme-namer-floodgate-Qwen36-27B-lora secara lokal?
Ya. meme-namer-floodgate-Qwen36-27B-lora bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama meme-namer-floodgate-Qwen36-27B-lora?
meme-namer-floodgate-Qwen36-27B-lora sangat cocok untuk image text to text.
Bagaimana cara menggunakan meme-namer-floodgate-Qwen36-27B-lora di osFoundry?
Tempelkan API key atefarabi Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan meme-namer-floodgate-Qwen36-27B-lora ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh atefarabi pada 24 April 2026. Sumber: https://huggingface.co/atefarabi/meme-namer-floodgate-Qwen36-27B-lora