Llama-PLLuM-70B-instruct
Llama-PLLuM-70B-instruct（CYFRAGOVPL, 2025）は70億パラメータのチャットモデルです。Llama-PLLuM-70B-instruct is an open-weights chat model with roughly 70 billion parameters.
by CYFRAGOVPL · 70Bパラメータ
得意な用途
- 複雑なマルチステップ推論
- ツール利用を伴うエージェントオーケストレーション
- 長文ドキュメントの分析と要約
osFoundryでのLlama-PLLuM-70B-instructの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、CYFRAGOVPLのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがLlama-PLLuM-70B-instruct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
Llama-PLLuM-70B-instruct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。
Llama-PLLuM-70B-instructを動かせるハードウェア
Llama-PLLuM-70B-instructはA100 80GBまたはH100 80GB 1枚（Q4量子化）で動作します（KVキャッシュの余裕を含めて約42 GBのVRAM）。フル精度推論はFP16では複数のH100/H200 GPUが必要です（約168 GB）。
Llama-PLLuM-70B-instruct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。
Llama-PLLuM-70B-instructについてのよくある質問
Llama-PLLuM-70B-instructは無料で使えますか？
Llama-PLLuM-70B-instruct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。
Llama-PLLuM-70B-instruct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。
Llama-PLLuM-70B-instructに必要なVRAMはどれくらいですか？
Q4量子化で約42 GB、フルFP16精度で約168 GBが目安です。A100/H100 80GB 1枚で動作します。
Llama-PLLuM-70B-instructをローカルで実行できますか？
はい。Llama-PLLuM-70B-instruct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。
Llama-PLLuM-70B-instructが最も得意なことは何ですか？
Llama-PLLuM-70B-instructは複雑なマルチステップ推論, ツール利用を伴うエージェントオーケストレーション, 長文ドキュメントの分析と要約に適しています。
osFoundryでLlama-PLLuM-70B-instructをどう使えばよいですか？
キーダイアログでCYFRAGOVPL 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Llama-PLLuM-70B-instruct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。
CYFRAGOVPLにより公開（2025年2月6日）。 出典: https://huggingface.co/CYFRAGOVPL/Llama-PLLuM-70B-instruct