DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit
DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit di empirischtech racchiude 67 miliardi di parametri in un modello chat. DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit is an open-weights chat model with roughly 67 billion parameters.
by empirischtech · 67B parametri
Ideale per
Modi per utilizzare DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit in osFoundry
Si colleghi con la sua chiave (BYOK)
Apra la finestra delle chiavi e incolli la sua API key empirischtech. osFoundry scopre DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit automaticamente — lo assegni a un ruolo Maestro (router, direct, orchestrator o fallback) nella scheda Pipeline e sarà attivo in ogni chat. La sua chiave, il suo account provider — nessun ricarico sui token.
Distribuisca un endpoint dedicato
DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit è open-weights — lo esegua localmente in modo gratuito, oppure distribuisca un endpoint GPU dedicato nel suo workspace per ottenere capacità riservata senza limiti di rate.
Lo utilizzi in una Room App
Le Room App dichiarano le funzionalità AI nel loro manifest e le richiamano con invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Lo richiami dalle sue applicazioni
Una volta integrato un modello nel suo workspace, può esporlo come API e raggiungerlo dai suoi servizi, script o pipeline CI — al di fuori di osFoundry.
Quale hardware può eseguire DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit
DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit gira su una singola A100 80GB o H100 80GB con quantizzazione Q4 (~41 GB di VRAM con margine per la KV-cache). L'inferenza a piena precisione richiede più GPU H100/H200 con FP16 (~161 GB).
DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit a confronto con modelli simili
Licenza
Non specificata — Termini di licenza non specificati — verifichi la scheda del modello upstream prima dell'uso commerciale.
Consulti la documentazione upstream.
Domande frequenti su DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit
DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit è gratuito?
DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit è gratuito da eseguire localmente sul suo hardware. L'accesso in hosting tramite osFoundry è a consumo (input Free (local), output Free (local)). Può passare tra esecuzione locale e in hosting in qualsiasi momento.
Posso usare DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit a scopo commerciale?
L'uso commerciale è consentito a determinate condizioni. Termini di licenza non specificati — verifichi la scheda del modello upstream prima dell'uso commerciale. Consulti la documentazione upstream.
Quanta VRAM richiede DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit?
Circa 41 GB con quantizzazione Q4, o 161 GB in piena precisione FP16. Entra in una singola A100/H100 da 80GB.
Posso eseguire DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit localmente?
Sì. DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit è open-weights e si esegue localmente su una GPU da workstation. Il runtime locale di osFoundry gestisce il caricamento del modello, la quantizzazione e il routing.
In che cosa eccelle DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit?
DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit è particolarmente adatto a text generation.
Come utilizzo DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit in osFoundry?
Incolli la sua API key empirischtech nella finestra delle chiavi (oppure distribuisca i pesi aperti per i modelli auto-ospitabili), assegni DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit a un ruolo Maestro nella scheda Pipeline, quindi lo utilizzi in chat, nelle Room App tramite invokeAI o nelle sue applicazioni.
Pubblicato da empirischtech il 29 agosto 2025. Fonte: https://huggingface.co/empirischtech/DeepSeek-LLM-67B-Chat-gptq-8bit