ettin-encoder-17m
Model chat ettin-encoder-17m dari jhu-clsp adalah sebuah . ettin-encoder-17m is an open-weights chat model.
by jhu-clsp
Paling cocok untuk
Cara menggunakan ettin-encoder-17m di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key jhu-clsp Anda. osFoundry menemukan ettin-encoder-17m 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
ettin-encoder-17m 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.
ettin-encoder-17m vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang ettin-encoder-17m
Apakah ettin-encoder-17m gratis untuk digunakan?
ettin-encoder-17m 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 ettin-encoder-17m secara komersial?
Penggunaan komersial diizinkan dengan syarat. Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial. Periksa dokumentasi upstream.
Bisakah saya menjalankan ettin-encoder-17m secara lokal?
Ya. ettin-encoder-17m bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama ettin-encoder-17m?
ettin-encoder-17m sangat cocok untuk fill mask.
Bagaimana cara menggunakan ettin-encoder-17m di osFoundry?
Tempelkan API key jhu-clsp Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan ettin-encoder-17m ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh jhu-clsp pada 24 Maret 2025. Sumber: https://huggingface.co/jhu-clsp/ettin-encoder-17m