llama32-3b-ultrafeedback-grpo-lr1e6-armorm
llama32-3b-ultrafeedback-grpo-lr1e6-armorm di minhak-song racchiude 3 miliardi di parametri in un modello chat. llama32-3b-ultrafeedback-grpo-lr1e6-armorm is an open-weights chat model with roughly 3 billion parameters.
by minhak-song · 3B parametri
Ideale per
- chat e routing a bassa latenza
- instradamento e triage delle richieste
- classificazione di testo
Modi per utilizzare llama32-3b-ultrafeedback-grpo-lr1e6-armorm in osFoundry
Si colleghi con la sua chiave (BYOK)
Apra la finestra delle chiavi e incolli la sua API key minhak-song. osFoundry scopre llama32-3b-ultrafeedback-grpo-lr1e6-armorm 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
llama32-3b-ultrafeedback-grpo-lr1e6-armorm 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 llama32-3b-ultrafeedback-grpo-lr1e6-armorm
llama32-3b-ultrafeedback-grpo-lr1e6-armorm gira su una singola GPU consumer da 16GB (~2 GB di VRAM con margine per la KV-cache). L'inferenza a piena precisione entra in una singola H100 80GB con precisione FP16 (~8 GB).
llama32-3b-ultrafeedback-grpo-lr1e6-armorm 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 llama32-3b-ultrafeedback-grpo-lr1e6-armorm
llama32-3b-ultrafeedback-grpo-lr1e6-armorm è gratuito?
llama32-3b-ultrafeedback-grpo-lr1e6-armorm 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 llama32-3b-ultrafeedback-grpo-lr1e6-armorm 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 llama32-3b-ultrafeedback-grpo-lr1e6-armorm?
Circa 2 GB con quantizzazione Q4, o 8 GB in piena precisione FP16. Entra in una singola GPU consumer da 24GB.
Posso eseguire llama32-3b-ultrafeedback-grpo-lr1e6-armorm localmente?
Sì. llama32-3b-ultrafeedback-grpo-lr1e6-armorm 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 llama32-3b-ultrafeedback-grpo-lr1e6-armorm?
llama32-3b-ultrafeedback-grpo-lr1e6-armorm è particolarmente adatto a chat e routing a bassa latenza, instradamento e triage delle richieste, classificazione di testo.
Come utilizzo llama32-3b-ultrafeedback-grpo-lr1e6-armorm in osFoundry?
Incolli la sua API key minhak-song nella finestra delle chiavi (oppure distribuisca i pesi aperti per i modelli auto-ospitabili), assegni llama32-3b-ultrafeedback-grpo-lr1e6-armorm a un ruolo Maestro nella scheda Pipeline, quindi lo utilizzi in chat, nelle Room App tramite invokeAI o nelle sue applicazioni.
Pubblicato da minhak-song il 24 aprile 2026. Fonte: https://huggingface.co/minhak-song/llama32-3b-ultrafeedback-grpo-lr1e6-armorm