brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF
Model chat brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF dari tensorblock memuat 34 miliar parameter ke dalam sebuah . brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF is an open-weights chat model with roughly 34 billion parameters.
by tensorblock · 34B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key tensorblock Anda. osFoundry menemukan brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-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
brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-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 brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF
brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF berjalan di GPU konsumen atau workstation 24GB (~21 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh membutuhkan H200 141GB atau 2x A100 80GB pada FP16 (~82 GB).
brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF
Apakah brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF gratis untuk digunakan?
brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-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 brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-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 brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF?
Sekitar 21 GB pada kuantisasi Q4, atau 82 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF secara lokal?
Ya. brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF?
brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF sangat cocok untuk text generation.
Bagaimana cara menggunakan brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF di osFoundry?
Tempelkan API key tensorblock Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh tensorblock pada 1 Mei 2025. Sumber: https://huggingface.co/tensorblock/brucethemoose_CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity-GGUF