HindiLLM-small
Dirilis oleh scsanjaychouhan pada 2024, HindiLLM-small adalah sebuah model embedding . HindiLLM-small is an open-weights embed model.
by scsanjaychouhan
Paling cocok untuk
Cara menggunakan HindiLLM-small di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key scsanjaychouhan Anda. osFoundry menemukan HindiLLM-small 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
HindiLLM-small 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.
HindiLLM-small vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang HindiLLM-small
Apakah HindiLLM-small gratis untuk digunakan?
HindiLLM-small 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 HindiLLM-small secara komersial?
Penggunaan komersial diizinkan dengan syarat. Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial. Periksa dokumentasi upstream.
Bisakah saya menjalankan HindiLLM-small secara lokal?
Ya. HindiLLM-small bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama HindiLLM-small?
HindiLLM-small sangat cocok untuk feature extraction.
Bagaimana cara menggunakan HindiLLM-small di osFoundry?
Tempelkan API key scsanjaychouhan Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan HindiLLM-small ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh scsanjaychouhan pada 25 Februari 2024. Sumber: https://huggingface.co/scsanjaychouhan/HindiLLM-small