Qwen3-1.7B-SmoothQuant_0.5_GPTQ_W8A8_GGUF
Dibangun oleh MilyaShams, Qwen3-1.7B-SmoothQuant_0.5_GPTQ_W8A8_GGUF adalah sebuah model chat 2 miliar parameter . Qwen3-1.7B-SmoothQuant_0.5_GPTQ_W8A8_GGUF is an open-weights chat model with roughly 2 billion parameters.
by MilyaShams · 2B parameter
Paling cocok untuk
- chat dan routing latensi rendah
- routing dan triase permintaan
- klasifikasi teks
Cara menggunakan Qwen3-1.7B-SmoothQuant_0.5_GPTQ_W8A8_GGUF di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key MilyaShams Anda. osFoundry menemukan Qwen3-1.7B-SmoothQuant_0.5_GPTQ_W8A8_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
Qwen3-1.7B-SmoothQuant_0.5_GPTQ_W8A8_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 Qwen3-1.7B-SmoothQuant_0.5_GPTQ_W8A8_GGUF
Qwen3-1.7B-SmoothQuant_0.5_GPTQ_W8A8_GGUF berjalan di satu GPU konsumen 16GB (~2 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh muat di satu H100 80GB pada presisi FP16 (~5 GB).
Qwen3-1.7B-SmoothQuant_0.5_GPTQ_W8A8_GGUF vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang Qwen3-1.7B-SmoothQuant_0.5_GPTQ_W8A8_GGUF
Apakah Qwen3-1.7B-SmoothQuant_0.5_GPTQ_W8A8_GGUF gratis untuk digunakan?
Qwen3-1.7B-SmoothQuant_0.5_GPTQ_W8A8_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 Qwen3-1.7B-SmoothQuant_0.5_GPTQ_W8A8_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 Qwen3-1.7B-SmoothQuant_0.5_GPTQ_W8A8_GGUF?
Sekitar 2 GB pada kuantisasi Q4, atau 5 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan Qwen3-1.7B-SmoothQuant_0.5_GPTQ_W8A8_GGUF secara lokal?
Ya. Qwen3-1.7B-SmoothQuant_0.5_GPTQ_W8A8_GGUF bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama Qwen3-1.7B-SmoothQuant_0.5_GPTQ_W8A8_GGUF?
Qwen3-1.7B-SmoothQuant_0.5_GPTQ_W8A8_GGUF sangat cocok untuk chat dan routing latensi rendah, routing dan triase permintaan, klasifikasi teks.
Bagaimana cara menggunakan Qwen3-1.7B-SmoothQuant_0.5_GPTQ_W8A8_GGUF di osFoundry?
Tempelkan API key MilyaShams Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan Qwen3-1.7B-SmoothQuant_0.5_GPTQ_W8A8_GGUF ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh MilyaShams pada 20 April 2026. Sumber: https://huggingface.co/MilyaShams/Qwen3-1.7B-SmoothQuant_0.5_GPTQ_W8A8_GGUF