teapotembedding
teapotembedding di teapotai è un modello chat. teapotembedding is an open-weights chat model.
by teapotai
Ideale per
- chat e routing a bassa latenza
- instradamento e triage delle richieste
- classificazione di testo
Modi per utilizzare teapotembedding in osFoundry
Si colleghi con la sua chiave (BYOK)
Apra la finestra delle chiavi e incolli la sua API key teapotai. osFoundry scopre teapotembedding 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
teapotembedding 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.
teapotembedding 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 teapotembedding
teapotembedding è gratuito?
teapotembedding 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 teapotembedding 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.
Posso eseguire teapotembedding localmente?
Sì. teapotembedding 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 teapotembedding?
teapotembedding è particolarmente adatto a chat e routing a bassa latenza, instradamento e triage delle richieste, classificazione di testo.
Come utilizzo teapotembedding in osFoundry?
Incolli la sua API key teapotai nella finestra delle chiavi (oppure distribuisca i pesi aperti per i modelli auto-ospitabili), assegni teapotembedding a un ruolo Maestro nella scheda Pipeline, quindi lo utilizzi in chat, nelle Room App tramite invokeAI o nelle sue applicazioni.
Pubblicato da teapotai il 24 gennaio 2025. Fonte: https://huggingface.co/teapotai/teapotembedding