Llama-3.2-3B-AQLM-OA-EM-2Bit-2x8
Dibangun oleh kennedyian94, Llama-3.2-3B-AQLM-OA-EM-2Bit-2x8 adalah sebuah model chat 3 miliar parameter . Llama-3.2-3B-AQLM-OA-EM-2Bit-2x8 is an open-weights chat model with roughly 3 billion parameters.
by kennedyian94 · 3B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan Llama-3.2-3B-AQLM-OA-EM-2Bit-2x8 di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key kennedyian94 Anda. osFoundry menemukan Llama-3.2-3B-AQLM-OA-EM-2Bit-2x8 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
Llama-3.2-3B-AQLM-OA-EM-2Bit-2x8 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 Llama-3.2-3B-AQLM-OA-EM-2Bit-2x8
Llama-3.2-3B-AQLM-OA-EM-2Bit-2x8 berjalan di satu GPU konsumen 16GB (~2 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh muat di satu H100 80GB pada presisi FP16 (~8 GB).
Llama-3.2-3B-AQLM-OA-EM-2Bit-2x8 vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang Llama-3.2-3B-AQLM-OA-EM-2Bit-2x8
Apakah Llama-3.2-3B-AQLM-OA-EM-2Bit-2x8 gratis untuk digunakan?
Llama-3.2-3B-AQLM-OA-EM-2Bit-2x8 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 Llama-3.2-3B-AQLM-OA-EM-2Bit-2x8 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 Llama-3.2-3B-AQLM-OA-EM-2Bit-2x8?
Sekitar 2 GB pada kuantisasi Q4, atau 8 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan Llama-3.2-3B-AQLM-OA-EM-2Bit-2x8 secara lokal?
Ya. Llama-3.2-3B-AQLM-OA-EM-2Bit-2x8 bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama Llama-3.2-3B-AQLM-OA-EM-2Bit-2x8?
Llama-3.2-3B-AQLM-OA-EM-2Bit-2x8 sangat cocok untuk text generation.
Bagaimana cara menggunakan Llama-3.2-3B-AQLM-OA-EM-2Bit-2x8 di osFoundry?
Tempelkan API key kennedyian94 Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan Llama-3.2-3B-AQLM-OA-EM-2Bit-2x8 ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh kennedyian94 pada 12 April 2026. Sumber: https://huggingface.co/kennedyian94/Llama-3.2-3B-AQLM-OA-EM-2Bit-2x8