vit_huge_patch14_clip_336.laion2b_ft_in12k_in1k
Realizzato da timm, vit_huge_patch14_clip_336.laion2b_ft_in12k_in1k è un modello generazione di immagini. vit_huge_patch14_clip_336.laion2b_ft_in12k_in1k is an open-weights image model.
by timm
Ideale per
Modi per utilizzare vit_huge_patch14_clip_336.laion2b_ft_in12k_in1k in osFoundry
Si colleghi con la sua chiave (BYOK)
Apra la finestra delle chiavi e incolli la sua API key timm. osFoundry scopre vit_huge_patch14_clip_336.laion2b_ft_in12k_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
vit_huge_patch14_clip_336.laion2b_ft_in12k_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.
vit_huge_patch14_clip_336.laion2b_ft_in12k_in1k a confronto con modelli simili
| Modello | Org | Parametri | Contesto | Prezzo input | Self-host |
|---|
| vit_huge_patch14_clip_336.laion2b_ft_in12k_in1k | timm | — | — | Free (local) | Sì |
| prefectPonyXL_v6 | tonera | — | — | Free (local) | Sì |
| Wonder | Yntec | — | — | Free (local) | Sì |
| rimixO | LyliaEngine | — | — | Free (local) | Sì |
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 vit_huge_patch14_clip_336.laion2b_ft_in12k_in1k
vit_huge_patch14_clip_336.laion2b_ft_in12k_in1k è gratuito?
vit_huge_patch14_clip_336.laion2b_ft_in12k_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 vit_huge_patch14_clip_336.laion2b_ft_in12k_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.
Posso eseguire vit_huge_patch14_clip_336.laion2b_ft_in12k_in1k localmente?
Sì. vit_huge_patch14_clip_336.laion2b_ft_in12k_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 vit_huge_patch14_clip_336.laion2b_ft_in12k_in1k?
vit_huge_patch14_clip_336.laion2b_ft_in12k_in1k è particolarmente adatto a image classification.
Come utilizzo vit_huge_patch14_clip_336.laion2b_ft_in12k_in1k in osFoundry?
Incolli la sua API key timm nella finestra delle chiavi (oppure distribuisca i pesi aperti per i modelli auto-ospitabili), assegni vit_huge_patch14_clip_336.laion2b_ft_in12k_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 2 novembre 2022. Fonte: https://huggingface.co/timm/vit_huge_patch14_clip_336.laion2b_ft_in12k_in1k