LFM2-24B-A2B-Terminal-SFT-2Epoch-HF-FSDP-TemplateMasked
LFM2-24B-A2B-Terminal-SFT-2Epoch-HF-FSDP-TemplateMasked adalah model chat 24 miliar parameter dari LLM-OS-Models, dirilis 7 Mei 2026. LFM2-24B-A2B-Terminal-SFT-2Epoch-HF-FSDP-TemplateMasked is an open-weights chat model with roughly 24 billion parameters.
by LLM-OS-Models · 24B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan LFM2-24B-A2B-Terminal-SFT-2Epoch-HF-FSDP-TemplateMasked di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key LLM-OS-Models Anda. osFoundry menemukan LFM2-24B-A2B-Terminal-SFT-2Epoch-HF-FSDP-TemplateMasked 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
LFM2-24B-A2B-Terminal-SFT-2Epoch-HF-FSDP-TemplateMasked 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 LFM2-24B-A2B-Terminal-SFT-2Epoch-HF-FSDP-TemplateMasked
LFM2-24B-A2B-Terminal-SFT-2Epoch-HF-FSDP-TemplateMasked berjalan di satu GPU konsumen 16GB (~15 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh muat di satu H100 80GB pada presisi FP16 (~58 GB).
LFM2-24B-A2B-Terminal-SFT-2Epoch-HF-FSDP-TemplateMasked vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang LFM2-24B-A2B-Terminal-SFT-2Epoch-HF-FSDP-TemplateMasked
Apakah LFM2-24B-A2B-Terminal-SFT-2Epoch-HF-FSDP-TemplateMasked gratis untuk digunakan?
LFM2-24B-A2B-Terminal-SFT-2Epoch-HF-FSDP-TemplateMasked 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 LFM2-24B-A2B-Terminal-SFT-2Epoch-HF-FSDP-TemplateMasked 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 LFM2-24B-A2B-Terminal-SFT-2Epoch-HF-FSDP-TemplateMasked?
Sekitar 15 GB pada kuantisasi Q4, atau 58 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan LFM2-24B-A2B-Terminal-SFT-2Epoch-HF-FSDP-TemplateMasked secara lokal?
Ya. LFM2-24B-A2B-Terminal-SFT-2Epoch-HF-FSDP-TemplateMasked bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama LFM2-24B-A2B-Terminal-SFT-2Epoch-HF-FSDP-TemplateMasked?
LFM2-24B-A2B-Terminal-SFT-2Epoch-HF-FSDP-TemplateMasked sangat cocok untuk text generation.
Bagaimana cara menggunakan LFM2-24B-A2B-Terminal-SFT-2Epoch-HF-FSDP-TemplateMasked di osFoundry?
Tempelkan API key LLM-OS-Models Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan LFM2-24B-A2B-Terminal-SFT-2Epoch-HF-FSDP-TemplateMasked ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh LLM-OS-Models pada 7 Mei 2026. Sumber: https://huggingface.co/LLM-OS-Models/LFM2-24B-A2B-Terminal-SFT-2Epoch-HF-FSDP-TemplateMasked