InternVL2_5-78B-MPO-AWQ
OpenGVLabのInternVL2_5-78B-MPO-AWQは78億パラメータを搭載した画像生成モデルです。InternVL2_5-78B-MPO-AWQ is an open-weights image model with roughly 78 billion parameters.
by OpenGVLab · 78Bパラメータ
得意な用途
osFoundryでのInternVL2_5-78B-MPO-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_5-78B-MPO-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_5-78B-MPO-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_5-78B-MPO-AWQを動かせるハードウェア
InternVL2_5-78B-MPO-AWQ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47 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188 GB）。
InternVL2_5-78B-MPO-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_5-78B-MPO-AWQについてのよくある質問
InternVL2_5-78B-MPO-AWQは無料で使えますか？
InternVL2_5-78B-MPO-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_5-78B-MPO-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_5-78B-MPO-AWQに必要なVRAMはどれくらいですか？
Q4量子化で約47 GB、フルFP16精度で約188 GBが目安です。A100/H100 80GB 1枚で動作します。
InternVL2_5-78B-MPO-AWQをローカルで実行できますか？
はい。InternVL2_5-78B-MPO-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_5-78B-MPO-AWQが最も得意なことは何ですか？
InternVL2_5-78B-MPO-AWQはimage text to textに適しています。
osFoundryでInternVL2_5-78B-MPO-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_5-78B-MPO-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12月23日）。 出典: https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2_5-78B-MPO-AWQ