SmolLM2-1.7B-Instruct-NuminaMath-TIR
SmolLM2-1.7B-Instruct-NuminaMath-TIR (Qurtana, 2024) adalah sebuah model chat 2 miliar parameter . SmolLM2-1.7B-Instruct-NuminaMath-TIR is an open-weights chat model with roughly 2 billion parameters.
by Qurtana · 2B parameter
Paling cocok untuk
- chat dan routing latensi rendah
- routing dan triase permintaan
- klasifikasi teks
Cara menggunakan SmolLM2-1.7B-Instruct-NuminaMath-TIR di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key Qurtana Anda. osFoundry menemukan SmolLM2-1.7B-Instruct-NuminaMath-TIR 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
SmolLM2-1.7B-Instruct-NuminaMath-TIR 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 SmolLM2-1.7B-Instruct-NuminaMath-TIR
SmolLM2-1.7B-Instruct-NuminaMath-TIR 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).
SmolLM2-1.7B-Instruct-NuminaMath-TIR vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang SmolLM2-1.7B-Instruct-NuminaMath-TIR
Apakah SmolLM2-1.7B-Instruct-NuminaMath-TIR gratis untuk digunakan?
SmolLM2-1.7B-Instruct-NuminaMath-TIR 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 SmolLM2-1.7B-Instruct-NuminaMath-TIR 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 SmolLM2-1.7B-Instruct-NuminaMath-TIR?
Sekitar 2 GB pada kuantisasi Q4, atau 5 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan SmolLM2-1.7B-Instruct-NuminaMath-TIR secara lokal?
Ya. SmolLM2-1.7B-Instruct-NuminaMath-TIR bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama SmolLM2-1.7B-Instruct-NuminaMath-TIR?
SmolLM2-1.7B-Instruct-NuminaMath-TIR sangat cocok untuk chat dan routing latensi rendah, routing dan triase permintaan, klasifikasi teks.
Bagaimana cara menggunakan SmolLM2-1.7B-Instruct-NuminaMath-TIR di osFoundry?
Tempelkan API key Qurtana Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan SmolLM2-1.7B-Instruct-NuminaMath-TIR ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh Qurtana pada 29 November 2024. Sumber: https://huggingface.co/Qurtana/SmolLM2-1.7B-Instruct-NuminaMath-TIR