InternVL2_5-4B-MPO
InternVL2_5-4B-MPO adalah model pembuatan gambar 4 miliar parameter dari OpenGVLab, dirilis 20 Desember 2024. InternVL2_5-4B-MPO is an open-weights image model with roughly 4 billion parameters.
by OpenGVLab · 4B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan InternVL2_5-4B-MPO di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key OpenGVLab Anda. osFoundry menemukan InternVL2_5-4B-MPO 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
InternVL2_5-4B-MPO 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 InternVL2_5-4B-MPO
InternVL2_5-4B-MPO berjalan di satu GPU konsumen 16GB (~3 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh muat di satu H100 80GB pada presisi FP16 (~10 GB).
InternVL2_5-4B-MPO vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang InternVL2_5-4B-MPO
Apakah InternVL2_5-4B-MPO gratis untuk digunakan?
InternVL2_5-4B-MPO 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 InternVL2_5-4B-MPO 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 InternVL2_5-4B-MPO?
Sekitar 3 GB pada kuantisasi Q4, atau 10 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan InternVL2_5-4B-MPO secara lokal?
Ya. InternVL2_5-4B-MPO bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama InternVL2_5-4B-MPO?
InternVL2_5-4B-MPO sangat cocok untuk image text to text.
Bagaimana cara menggunakan InternVL2_5-4B-MPO di osFoundry?
Tempelkan API key OpenGVLab Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan InternVL2_5-4B-MPO ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh OpenGVLab pada 20 Desember 2024. Sumber: https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2_5-4B-MPO