ese_vovnet39b.ra_in1k
Rilasciato da timm nel 2023, ese_vovnet39b.ra_in1k è un modello da 39 miliardi di parametri generazione di immagini. ese_vovnet39b.ra_in1k is an open-weights image model with roughly 39 billion parameters.
by timm · 39B parametri
Ideale per
Modi per utilizzare ese_vovnet39b.ra_in1k in osFoundry
Si colleghi con la sua chiave (BYOK)
Apra la finestra delle chiavi e incolli la sua API key timm. osFoundry scopre ese_vovnet39b.ra_in1k 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
ese_vovnet39b.ra_in1k 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 ese_vovnet39b.ra_in1k
ese_vovnet39b.ra_in1k gira su una GPU consumer o workstation da 24GB (~24 GB di VRAM con margine per la KV-cache). L'inferenza a piena precisione richiede una H200 141GB o 2x A100 80GB con FP16 (~94 GB).
ese_vovnet39b.ra_in1k 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 ese_vovnet39b.ra_in1k
ese_vovnet39b.ra_in1k è gratuito?
ese_vovnet39b.ra_in1k 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 ese_vovnet39b.ra_in1k 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 ese_vovnet39b.ra_in1k?
Circa 24 GB con quantizzazione Q4, o 94 GB in piena precisione FP16. Entra in una singola GPU consumer da 24GB.
Posso eseguire ese_vovnet39b.ra_in1k localmente?
Sì. ese_vovnet39b.ra_in1k 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 ese_vovnet39b.ra_in1k?
ese_vovnet39b.ra_in1k è particolarmente adatto a image classification.
Come utilizzo ese_vovnet39b.ra_in1k in osFoundry?
Incolli la sua API key timm nella finestra delle chiavi (oppure distribuisca i pesi aperti per i modelli auto-ospitabili), assegni ese_vovnet39b.ra_in1k a un ruolo Maestro nella scheda Pipeline, quindi lo utilizzi in chat, nelle Room App tramite invokeAI o nelle sue applicazioni.
Pubblicato da timm il 21 aprile 2023. Fonte: https://huggingface.co/timm/ese_vovnet39b.ra_in1k