OpenScholar_Reranker
OpenSciLMのOpenScholar_Rerankerはチャットモデルです。OpenScholar_Reranker is an open-weights chat model.
by OpenSciLM
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OpenScholar_Rerankerの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、OpenSciLMのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがOpenScholar_Reranker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
OpenScholar_Reranker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。
OpenScholar_Reranker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。
OpenScholar_Rerankerについてのよくある質問
OpenScholar_Rerankerは無料で使えますか？
OpenScholar_Reranker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。
OpenScholar_Reranker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。
OpenScholar_Rerankerをローカルで実行できますか？
はい。OpenScholar_Reranker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。
OpenScholar_Rerankerが最も得意なことは何ですか？
OpenScholar_Reranker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OpenScholar_Rerankerをどう使えばよいですか？
キーダイアログでOpenSciLM 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OpenScholar_Reranker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。
OpenSciLMにより公開（2024年11月15日）。 出典: https://huggingface.co/OpenSciLM/OpenScholar_Reranker