SciLitLLM1.5-7B
SciLitLLM1.5-7B adalah model chat 7 miliar parameter dari Uni-SMART, dirilis 4 November 2024. SciLitLLM1.5-7B is an open-weights chat model with roughly 7 billion parameters.
by Uni-SMART · 7B parameter
Paling cocok untuk
- chat dan routing latensi rendah
- routing dan triase permintaan
- klasifikasi teks
Cara menggunakan SciLitLLM1.5-7B di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key Uni-SMART Anda. osFoundry menemukan SciLitLLM1.5-7B 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
SciLitLLM1.5-7B 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 SciLitLLM1.5-7B
SciLitLLM1.5-7B berjalan di satu GPU konsumen 16GB (~5 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh muat di satu H100 80GB pada presisi FP16 (~17 GB).
SciLitLLM1.5-7B vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang SciLitLLM1.5-7B
Apakah SciLitLLM1.5-7B gratis untuk digunakan?
SciLitLLM1.5-7B 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 SciLitLLM1.5-7B 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 SciLitLLM1.5-7B?
Sekitar 5 GB pada kuantisasi Q4, atau 17 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan SciLitLLM1.5-7B secara lokal?
Ya. SciLitLLM1.5-7B bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama SciLitLLM1.5-7B?
SciLitLLM1.5-7B sangat cocok untuk chat dan routing latensi rendah, routing dan triase permintaan, klasifikasi teks.
Bagaimana cara menggunakan SciLitLLM1.5-7B di osFoundry?
Tempelkan API key Uni-SMART Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan SciLitLLM1.5-7B ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh Uni-SMART pada 4 November 2024. Sumber: https://huggingface.co/Uni-SMART/SciLitLLM1.5-7B