layoutlmv3-large-model2b-radiology-lab-operative
Dibangun oleh neuralit, layoutlmv3-large-model2b-radiology-lab-operative adalah sebuah model chat 2 miliar parameter . layoutlmv3-large-model2b-radiology-lab-operative is an open-weights chat model with roughly 2 billion parameters.
by neuralit · 2B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan layoutlmv3-large-model2b-radiology-lab-operative di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key neuralit Anda. osFoundry menemukan layoutlmv3-large-model2b-radiology-lab-operative 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
layoutlmv3-large-model2b-radiology-lab-operative 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 layoutlmv3-large-model2b-radiology-lab-operative
layoutlmv3-large-model2b-radiology-lab-operative 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).
layoutlmv3-large-model2b-radiology-lab-operative vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang layoutlmv3-large-model2b-radiology-lab-operative
Apakah layoutlmv3-large-model2b-radiology-lab-operative gratis untuk digunakan?
layoutlmv3-large-model2b-radiology-lab-operative 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 layoutlmv3-large-model2b-radiology-lab-operative 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 layoutlmv3-large-model2b-radiology-lab-operative?
Sekitar 2 GB pada kuantisasi Q4, atau 5 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan layoutlmv3-large-model2b-radiology-lab-operative secara lokal?
Ya. layoutlmv3-large-model2b-radiology-lab-operative bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama layoutlmv3-large-model2b-radiology-lab-operative?
layoutlmv3-large-model2b-radiology-lab-operative sangat cocok untuk text classification.
Bagaimana cara menggunakan layoutlmv3-large-model2b-radiology-lab-operative di osFoundry?
Tempelkan API key neuralit Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan layoutlmv3-large-model2b-radiology-lab-operative ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh neuralit pada 19 Maret 2026. Sumber: https://huggingface.co/neuralit/layoutlmv3-large-model2b-radiology-lab-operative