llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516
Model chat llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 dari KKHYA memuat 1 miliar parameter ke dalam sebuah . llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 is an open-weights chat model with roughly 1 billion parameters.
by KKHYA · 1B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key KKHYA Anda. osFoundry menemukan llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 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
llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 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 llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516
llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 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).
llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516
Apakah llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 gratis untuk digunakan?
llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 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 llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 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 llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516?
Sekitar 1 GB pada kuantisasi Q4, atau 3 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 secara lokal?
Ya. llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516?
llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 sangat cocok untuk text generation.
Bagaimana cara menggunakan llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 di osFoundry?
Tempelkan API key KKHYA Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516 ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh KKHYA pada 31 Maret 2026. Sumber: https://huggingface.co/KKHYA/llavaqwen2.5-0.5b-finetune-moe-4e-2k_20260331_194516