Qwen2-57B-A14B-Instruct-GGUF
Model chat Qwen2-57B-A14B-Instruct-GGUF dari Qwen memuat 57 miliar parameter ke dalam sebuah . Qwen2-57B-A14B-Instruct-GGUF is an open-weights chat model with roughly 57 billion parameters.
by Qwen · 57B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan Qwen2-57B-A14B-Instruct-GGUF di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key Qwen Anda. osFoundry menemukan Qwen2-57B-A14B-Instruct-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
Qwen2-57B-A14B-Instruct-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 Qwen2-57B-A14B-Instruct-GGUF
Qwen2-57B-A14B-Instruct-GGUF berjalan di satu A100 40GB pada kuantisasi Q4 (~35 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh membutuhkan H200 141GB atau 2x A100 80GB pada FP16 (~137 GB).
Qwen2-57B-A14B-Instruct-GGUF vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang Qwen2-57B-A14B-Instruct-GGUF
Apakah Qwen2-57B-A14B-Instruct-GGUF gratis untuk digunakan?
Qwen2-57B-A14B-Instruct-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 Qwen2-57B-A14B-Instruct-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 Qwen2-57B-A14B-Instruct-GGUF?
Sekitar 35 GB pada kuantisasi Q4, atau 137 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu A100/H100 80GB.
Bisakah saya menjalankan Qwen2-57B-A14B-Instruct-GGUF secara lokal?
Ya. Qwen2-57B-A14B-Instruct-GGUF bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama Qwen2-57B-A14B-Instruct-GGUF?
Qwen2-57B-A14B-Instruct-GGUF sangat cocok untuk text generation.
Bagaimana cara menggunakan Qwen2-57B-A14B-Instruct-GGUF di osFoundry?
Tempelkan API key Qwen Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan Qwen2-57B-A14B-Instruct-GGUF ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh Qwen pada 15 Juni 2024. Sumber: https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-57B-A14B-Instruct-GGUF