llama-3.1-70b-abliterated-lora
Model chat llama-3.1-70b-abliterated-lora dari reissbaker memuat 70 miliar parameter ke dalam sebuah . llama-3.1-70b-abliterated-lora is an open-weights chat model with roughly 70 billion parameters.
by reissbaker · 70B parameter
Paling cocok untuk
- penalaran multi-langkah yang kompleks
- orkestrasi agent dengan tool use
- analisis dan peringkasan dokumen panjang
Cara menggunakan llama-3.1-70b-abliterated-lora di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key reissbaker Anda. osFoundry menemukan llama-3.1-70b-abliterated-lora 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
llama-3.1-70b-abliterated-lora 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 llama-3.1-70b-abliterated-lora
llama-3.1-70b-abliterated-lora berjalan di satu A100 80GB atau H100 80GB pada kuantisasi Q4 (~42 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh membutuhkan beberapa GPU H100/H200 pada FP16 (~168 GB).
llama-3.1-70b-abliterated-lora vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang llama-3.1-70b-abliterated-lora
Apakah llama-3.1-70b-abliterated-lora gratis untuk digunakan?
llama-3.1-70b-abliterated-lora 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 llama-3.1-70b-abliterated-lora 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 llama-3.1-70b-abliterated-lora?
Sekitar 42 GB pada kuantisasi Q4, atau 168 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu A100/H100 80GB.
Bisakah saya menjalankan llama-3.1-70b-abliterated-lora secara lokal?
Ya. llama-3.1-70b-abliterated-lora bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama llama-3.1-70b-abliterated-lora?
llama-3.1-70b-abliterated-lora sangat cocok untuk penalaran multi-langkah yang kompleks, orkestrasi agent dengan tool use, analisis dan peringkasan dokumen panjang.
Bagaimana cara menggunakan llama-3.1-70b-abliterated-lora di osFoundry?
Tempelkan API key reissbaker Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan llama-3.1-70b-abliterated-lora ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh reissbaker pada 31 Januari 2025. Sumber: https://huggingface.co/reissbaker/llama-3.1-70b-abliterated-lora