repllama-v1-7b-lora-passage
castoriniが開発したrepllama-v1-7b-lora-passageは、7億パラメータのチャットモデルです。repllama-v1-7b-lora-passage is an open-weights chat model with roughly 7 billion parameters.
by castorini · 7Bパラメータ
得意な用途
- 低レイテンシのチャットとルーティング
- リクエストのルーティングとトリアージ
- テキスト分類
osFoundryでのrepllama-v1-7b-lora-passageの使い方
ご自身のキーで接続(BYOK)
キーダイアログを開き、castoriniのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがrepllama-v1-7b-lora-passage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
repllama-v1-7b-lora-passage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。
repllama-v1-7b-lora-passageを動かせるハードウェア
repllama-v1-7b-lora-passage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)。
repllama-v1-7b-lora-passage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。
repllama-v1-7b-lora-passageについてのよくある質問
repllama-v1-7b-lora-passageは無料で使えますか?
repllama-v1-7b-lora-passage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。
repllama-v1-7b-lora-passage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。
repllama-v1-7b-lora-passage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。
repllama-v1-7b-lora-passageをローカルで実行できますか?
はい。repllama-v1-7b-lora-passage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。
repllama-v1-7b-lora-passageが最も得意なことは何ですか?
repllama-v1-7b-lora-passageは低レイテンシのチャットとルーティング, リクエストのルーティングとトリアージ, テキスト分類に適しています。
osFoundryでrepllama-v1-7b-lora-passageをどう使えばよいですか?
キーダイアログでcastorini 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repllama-v1-7b-lora-passage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。
castoriniにより公開(2023年10月11日)。 出典: https://huggingface.co/castorini/repllama-v1-7b-lora-passage