Rene-v0.1-1.3b-pytorch
Dirilis oleh cartesia-ai pada 2024, Rene-v0.1-1.3b-pytorch adalah sebuah model chat 1 miliar parameter . Rene-v0.1-1.3b-pytorch is an open-weights chat model with roughly 1 billion parameters.
by cartesia-ai · 1B parameter
Paling cocok untuk
- chat dan routing latensi rendah
- routing dan triase permintaan
- klasifikasi teks
Cara menggunakan Rene-v0.1-1.3b-pytorch di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key cartesia-ai Anda. osFoundry menemukan Rene-v0.1-1.3b-pytorch 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
Rene-v0.1-1.3b-pytorch 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 Rene-v0.1-1.3b-pytorch
Rene-v0.1-1.3b-pytorch berjalan di satu GPU konsumen 16GB (~1 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh muat di satu H100 80GB pada presisi FP16 (~3 GB).
Rene-v0.1-1.3b-pytorch vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang Rene-v0.1-1.3b-pytorch
Apakah Rene-v0.1-1.3b-pytorch gratis untuk digunakan?
Rene-v0.1-1.3b-pytorch 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 Rene-v0.1-1.3b-pytorch 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 Rene-v0.1-1.3b-pytorch?
Sekitar 1 GB pada kuantisasi Q4, atau 3 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan Rene-v0.1-1.3b-pytorch secara lokal?
Ya. Rene-v0.1-1.3b-pytorch bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama Rene-v0.1-1.3b-pytorch?
Rene-v0.1-1.3b-pytorch sangat cocok untuk chat dan routing latensi rendah, routing dan triase permintaan, klasifikasi teks.
Bagaimana cara menggunakan Rene-v0.1-1.3b-pytorch di osFoundry?
Tempelkan API key cartesia-ai Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan Rene-v0.1-1.3b-pytorch ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh cartesia-ai pada 25 Agustus 2024. Sumber: https://huggingface.co/cartesia-ai/Rene-v0.1-1.3b-pytorch