Qwen2-7B-v2-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_4bit
Agnuxoが2024年に公開したQwen2-7B-v2-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_4bitは、7億パラメータのチャットモデルです。Qwen2-7B-v2-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_4bit is an open-weights chat model with roughly 7 billion parameters.
by Agnuxo · 7Bパラメータ
得意な用途
osFoundryでのQwen2-7B-v2-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_4bitの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、AgnuxoのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがQwen2-7B-v2-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_4bitを自動的に検出します。パイプラインタブでMaestroのロール（router、direct、orchestrator、fallback）に割り当てれば、すべてのチャットですぐに利用できます。ご自身のキー・ご自身のプロバイダーアカウントで、トークン手数料は一切上乗せしません。
専用エンドポイントをデプロイ
Qwen2-7B-v2-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_4bitはオープンウェイトです。ローカルで無料で実行することも、ワークスペースに専用GPUエンドポイントをデプロイして、レート制限のない予約済み容量を確保することもできます。
Room Appで使う
Room Appはマニフェストで AI 機能を宣言し、invokeAIで呼び出します:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
ご自身のアプリから呼び出す
モデルをワークスペースに組み込めば、APIとしてホストして、osFoundryの外側にあるご自身のサービス・スクリプト・CIから呼び出すことができます。
Qwen2-7B-v2-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_4bitを動かせるハードウェア
Qwen2-7B-v2-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_4bitは16GBのコンシューマー向けGPU1枚で動作します（KVキャッシュの余裕を含めて約5 GBのVRAM）。フル精度推論はH100 80GB 1枚にFP16精度で収まります（約17 GB）。
Qwen2-7B-v2-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_4bitと類似モデルの比較
ライセンス
未指定 — ライセンス条件が明示されていません。商用利用の前に上流のモデルカードをご確認ください。
上流のドキュメントをご確認ください。
Qwen2-7B-v2-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_4bitについてのよくある質問
Qwen2-7B-v2-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_4bitは無料で使えますか？
Qwen2-7B-v2-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_4bitはご自身のハードウェアでローカル実行する場合は無料です。osFoundry経由のホスティングアクセスは従量課金（入力 Free (local)、出力 Free (local)）となります。ローカルとホスティングはいつでも切り替えられます。
Qwen2-7B-v2-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_4bitを商用利用できますか？
条件付きで商用利用が許可されています。 ライセンス条件が明示されていません。商用利用の前に上流のモデルカードをご確認ください。 上流のドキュメントをご確認ください。
Qwen2-7B-v2-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_4bitに必要なVRAMはどれくらいですか？
Q4量子化で約5 GB、フルFP16精度で約17 GBが目安です。24GBのコンシューマー向けGPU1枚で動作します。
Qwen2-7B-v2-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_4bitをローカルで実行できますか？
はい。Qwen2-7B-v2-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_4bitはオープンウェイトで、ワークステーション向けGPUでローカル実行できます。osFoundryのローカルランタイムがモデルのロード、量子化、ルーティングを処理します。
Qwen2-7B-v2-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_4bitが最も得意なことは何ですか？
Qwen2-7B-v2-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_4bitはtext generationに適しています。
osFoundryでQwen2-7B-v2-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_4bitをどう使えばよいですか？
キーダイアログでAgnuxo APIキーを貼り付け（セルフホスト可能なモデルの場合はオープンウェイトをデプロイ）、パイプラインタブでQwen2-7B-v2-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_4bitをMaestroのロールに割り当てれば、チャット、invokeAI経由のRoom App、ご自身のアプリから利用できます。
Agnuxoにより公開（2024年8月30日）。 出典: https://huggingface.co/Agnuxo/Qwen2-7B-v2-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_4bit