LLaMA-Mesh
Model chat LLaMA-Mesh dari Zhengyi adalah sebuah . LLaMA-Mesh is an open-weights chat model.
by Zhengyi
Paling cocok untuk
Cara menggunakan LLaMA-Mesh di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key Zhengyi Anda. osFoundry menemukan LLaMA-Mesh 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-Mesh 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.
LLaMA-Mesh vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang LLaMA-Mesh
Apakah LLaMA-Mesh gratis untuk digunakan?
LLaMA-Mesh 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-Mesh secara komersial?
Penggunaan komersial diizinkan dengan syarat. Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial. Periksa dokumentasi upstream.
Bisakah saya menjalankan LLaMA-Mesh secara lokal?
Ya. LLaMA-Mesh bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama LLaMA-Mesh?
LLaMA-Mesh sangat cocok untuk text to 3d.
Bagaimana cara menggunakan LLaMA-Mesh di osFoundry?
Tempelkan API key Zhengyi Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan LLaMA-Mesh ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh Zhengyi pada 17 November 2024. Sumber: https://huggingface.co/Zhengyi/LLaMA-Mesh