TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-q4f32_1-MLC
mlc-aiのTinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-q4f32_1-MLCは1億パラメータを搭載したチャットモデルです。TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-q4f32_1-MLC is an open-weights chat model with roughly 1 billion parameters.
by mlc-ai · 1B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TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-q4f32_1-MLCの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、mlc-aiのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがTinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-q4f32_1-MLC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
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-q4f32_1-MLC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。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-q4f32_1-MLCを動かせるハードウェア
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-q4f32_1-MLC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1 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3 GB）。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-q4f32_1-MLC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。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-q4f32_1-MLCについてのよくある質問
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-q4f32_1-MLCは無料で使えますか？
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-q4f32_1-MLC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。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-q4f32_1-MLC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。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-q4f32_1-MLCに必要なVRAMはどれくらいですか？
Q4量子化で約1 GB、フルFP16精度で約3 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。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-q4f32_1-MLCをローカルで実行できますか？
はい。TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-q4f32_1-MLC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。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-q4f32_1-MLCが最も得意なことは何ですか？
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-q4f32_1-MLC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TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-q4f32_1-MLCをどう使えばよいですか？
キーダイアログでmlc-ai 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TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-q4f32_1-MLC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。
mlc-aiにより公開（2024年6月4日）。 出典: https://huggingface.co/mlc-ai/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-q4f32_1-MLC