72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors
Rilasciato da gghfez nel 2024, 72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors è un modello da 72 miliardi di parametri chat. 72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors is an open-weights chat model with roughly 72 billion parameters.
by gghfez · 72B parametri
Ideale per
- ragionamento complesso multi-step
- orchestrazione di agenti con uso di tool
- analisi e riepilogo di documenti lunghi
Modi per utilizzare 72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors in osFoundry
Si colleghi con la sua chiave (BYOK)
Apra la finestra delle chiavi e incolli la sua API key gghfez. osFoundry scopre 72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors 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
72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors 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 72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors
72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors gira su una singola A100 80GB o H100 80GB con quantizzazione Q4 (~44 GB di VRAM con margine per la KV-cache). L'inferenza a piena precisione richiede più GPU H100/H200 con FP16 (~173 GB).
72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors 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 72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors
72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors è gratuito?
72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors 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 72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors 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 72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors?
Circa 44 GB con quantizzazione Q4, o 173 GB in piena precisione FP16. Entra in una singola A100/H100 da 80GB.
Posso eseguire 72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors localmente?
Sì. 72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors 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 72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors?
72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors è particolarmente adatto a ragionamento complesso multi-step, orchestrazione di agenti con uso di tool, analisi e riepilogo di documenti lunghi.
Come utilizzo 72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors in osFoundry?
Incolli la sua API key gghfez nella finestra delle chiavi (oppure distribuisca i pesi aperti per i modelli auto-ospitabili), assegni 72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors a un ruolo Maestro nella scheda Pipeline, quindi lo utilizzi in chat, nelle Room App tramite invokeAI o nelle sue applicazioni.
Pubblicato da gghfez il 17 dicembre 2024. Fonte: https://huggingface.co/gghfez/72B-Qwen2.5-Kunou-v1-control-vectors