InternVL2_5-26B-AWQ
OpenGVLabが2024年に公開したInternVL2_5-26B-AWQは、26億パラメータの画像生成モデルです。InternVL2_5-26B-AWQ is an open-weights image model with roughly 26 billion parameters.
by OpenGVLab · 26Bパラメータ
得意な用途
osFoundryでのInternVL2_5-26B-AWQ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InternVL2_5-26B-AWQ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
InternVL2_5-26B-AWQ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。
InternVL2_5-26B-AWQを動かせるハードウェア
InternVL2_5-26B-AWQ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16 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63 GB）。
InternVL2_5-26B-AWQ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。
InternVL2_5-26B-AWQについてのよくある質問
InternVL2_5-26B-AWQは無料で使えますか？
InternVL2_5-26B-AWQ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。
InternVL2_5-26B-AWQ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。
InternVL2_5-26B-AWQに必要なVRAMはどれくらいですか？
Q4量子化で約16 GB、フルFP16精度で約63 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。
InternVL2_5-26B-AWQをローカルで実行できますか？
はい。InternVL2_5-26B-AWQ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。
InternVL2_5-26B-AWQが最も得意なことは何ですか？
InternVL2_5-26B-AWQはimage text to textに適しています。
osFoundryでInternVL2_5-26B-AWQ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InternVL2_5-26B-AWQ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（2024年11月20日）。 出典: https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2_5-26B-AWQ