ReMM-SLERP-L2-13B
ReMM-SLERP-L2-13B (Undi95, 2023) adalah sebuah model chat 13 miliar parameter . ReMM-SLERP-L2-13B is an open-weights chat model with roughly 13 billion parameters.
by Undi95 · 13B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan ReMM-SLERP-L2-13B di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key Undi95 Anda. osFoundry menemukan ReMM-SLERP-L2-13B 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
ReMM-SLERP-L2-13B 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.
Gunakan ReMM-SLERP-L2-13B via API
ReMM-SLERP-L2-13B juga dilayani oleh provider API ter-host — gunakan via API (BYOK) jika Anda lebih memilih untuk tidak mengelola GPU. Halaman tersebut mencantumkan harga per provider.
Hardware apa yang dapat menjalankan ReMM-SLERP-L2-13B
ReMM-SLERP-L2-13B berjalan di satu GPU konsumen 16GB (~8 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh muat di satu H100 80GB pada presisi FP16 (~32 GB).
ReMM-SLERP-L2-13B vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang ReMM-SLERP-L2-13B
Apakah ReMM-SLERP-L2-13B gratis untuk digunakan?
ReMM-SLERP-L2-13B 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 ReMM-SLERP-L2-13B 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 ReMM-SLERP-L2-13B?
Sekitar 8 GB pada kuantisasi Q4, atau 32 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan ReMM-SLERP-L2-13B secara lokal?
Ya. ReMM-SLERP-L2-13B bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama ReMM-SLERP-L2-13B?
ReMM-SLERP-L2-13B sangat cocok untuk text generation.
Bagaimana cara menggunakan ReMM-SLERP-L2-13B di osFoundry?
Tempelkan API key Undi95 Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan ReMM-SLERP-L2-13B ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh Undi95 pada 4 September 2023. Sumber: https://huggingface.co/Undi95/ReMM-SLERP-L2-13B