InternVL-14B-224px
InternVL-14B-224px（OpenGVLab, 2023）は14億パラメータの画像生成モデルです。InternVL-14B-224px is an open-weights image model with roughly 14 billion parameters.
by OpenGVLab · 14Bパラメータ
得意な用途
osFoundryでのInternVL-14B-224pxの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、OpenGVLabのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがInternVL-14B-224px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
InternVL-14B-224px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。
InternVL-14B-224pxを動かせるハードウェア
InternVL-14B-224px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9 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34 GB）。
InternVL-14B-224px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。
InternVL-14B-224pxについてのよくある質問
InternVL-14B-224pxは無料で使えますか？
InternVL-14B-224px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。
InternVL-14B-224px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。
InternVL-14B-224pxに必要なVRAMはどれくらいですか？
Q4量子化で約9 GB、フルFP16精度で約34 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。
InternVL-14B-224pxをローカルで実行できますか？
はい。InternVL-14B-224px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。
InternVL-14B-224pxが最も得意なことは何ですか？
InternVL-14B-224pxはimage feature extractionに適しています。
osFoundryでInternVL-14B-224pxをどう使えばよいですか？
キーダイアログでOpenGVLab 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InternVL-14B-224px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。
OpenGVLabにより公開（2023年12月22日）。 出典: https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL-14B-224px