gemma-upd-qwen8b
Model chat gemma-upd-qwen8b dari David0132 memuat 8 miliar parameter ke dalam sebuah . gemma-upd-qwen8b is an open-weights chat model with roughly 8 billion parameters.
by David0132 · 8B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan gemma-upd-qwen8b di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key David0132 Anda. osFoundry menemukan gemma-upd-qwen8b 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
gemma-upd-qwen8b 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 gemma-upd-qwen8b
gemma-upd-qwen8b berjalan di satu GPU konsumen 16GB (~5 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh muat di satu H100 80GB pada presisi FP16 (~20 GB).
gemma-upd-qwen8b vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang gemma-upd-qwen8b
Apakah gemma-upd-qwen8b gratis untuk digunakan?
gemma-upd-qwen8b 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 gemma-upd-qwen8b 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 gemma-upd-qwen8b?
Sekitar 5 GB pada kuantisasi Q4, atau 20 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan gemma-upd-qwen8b secara lokal?
Ya. gemma-upd-qwen8b bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama gemma-upd-qwen8b?
gemma-upd-qwen8b sangat cocok untuk text generation.
Bagaimana cara menggunakan gemma-upd-qwen8b di osFoundry?
Tempelkan API key David0132 Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan gemma-upd-qwen8b ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh David0132 pada 18 April 2026. Sumber: https://huggingface.co/David0132/gemma-upd-qwen8b