mathstral-7B-v0.1-IMat-GGUF
Dirilis oleh legraphista pada 2024, mathstral-7B-v0.1-IMat-GGUF adalah sebuah model chat 7 miliar parameter . mathstral-7B-v0.1-IMat-GGUF is an open-weights chat model with roughly 7 billion parameters.
by legraphista · 7B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan mathstral-7B-v0.1-IMat-GGUF di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key legraphista Anda. osFoundry menemukan mathstral-7B-v0.1-IMat-GGUF 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
mathstral-7B-v0.1-IMat-GGUF 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 mathstral-7B-v0.1-IMat-GGUF
mathstral-7B-v0.1-IMat-GGUF berjalan di satu GPU konsumen 16GB (~5 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh muat di satu H100 80GB pada presisi FP16 (~17 GB).
mathstral-7B-v0.1-IMat-GGUF vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang mathstral-7B-v0.1-IMat-GGUF
Apakah mathstral-7B-v0.1-IMat-GGUF gratis untuk digunakan?
mathstral-7B-v0.1-IMat-GGUF 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 mathstral-7B-v0.1-IMat-GGUF 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 mathstral-7B-v0.1-IMat-GGUF?
Sekitar 5 GB pada kuantisasi Q4, atau 17 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan mathstral-7B-v0.1-IMat-GGUF secara lokal?
Ya. mathstral-7B-v0.1-IMat-GGUF bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama mathstral-7B-v0.1-IMat-GGUF?
mathstral-7B-v0.1-IMat-GGUF sangat cocok untuk text generation.
Bagaimana cara menggunakan mathstral-7B-v0.1-IMat-GGUF di osFoundry?
Tempelkan API key legraphista Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan mathstral-7B-v0.1-IMat-GGUF ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh legraphista pada 16 Juli 2024. Sumber: https://huggingface.co/legraphista/mathstral-7B-v0.1-IMat-GGUF