RuadaptQwen2.5-32B-instruct-GGUF
RuadaptQwen2.5-32B-instruct-GGUF（msu-rcc-lair, 2024）は32億パラメータのチャットモデルです。RuadaptQwen2.5-32B-instruct-GGUF is an open-weights chat model with roughly 32 billion parameters.
by msu-rcc-lair · 32Bパラメータ
得意な用途
osFoundryでのRuadaptQwen2.5-32B-instruct-GGUFの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、msu-rcc-lairのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがRuadaptQwen2.5-32B-instruct-GGUF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
RuadaptQwen2.5-32B-instruct-GGUF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。
RuadaptQwen2.5-32B-instruct-GGUFを動かせるハードウェア
RuadaptQwen2.5-32B-instruct-GGUFは24GBのコンシューマー向けまたはワークステーション向けGPUで動作します（KVキャッシュの余裕を含めて約20 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77 GB）。
RuadaptQwen2.5-32B-instruct-GGUF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。
RuadaptQwen2.5-32B-instruct-GGUFについてのよくある質問
RuadaptQwen2.5-32B-instruct-GGUFは無料で使えますか？
RuadaptQwen2.5-32B-instruct-GGUF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。
RuadaptQwen2.5-32B-instruct-GGUF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。
RuadaptQwen2.5-32B-instruct-GGUFに必要なVRAMはどれくらいですか？
Q4量子化で約20 GB、フルFP16精度で約77 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。
RuadaptQwen2.5-32B-instruct-GGUFをローカルで実行できますか？
はい。RuadaptQwen2.5-32B-instruct-GGUF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。
RuadaptQwen2.5-32B-instruct-GGUFが最も得意なことは何ですか？
RuadaptQwen2.5-32B-instruct-GGUFはtext generationに適しています。
osFoundryでRuadaptQwen2.5-32B-instruct-GGUFをどう使えばよいですか？
キーダイアログでmsu-rcc-lair 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RuadaptQwen2.5-32B-instruct-GGUF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。
msu-rcc-lairにより公開（2024年11月13日）。 出典: https://huggingface.co/msu-rcc-lair/RuadaptQwen2.5-32B-instruct-GGUF