rinna_-_youri-7b-instruction-gguf
rinna_-_youri-7b-instruction-gguf（RichardErkhov, 2024）は7億パラメータのチャットモデルです。rinna_-_youri-7b-instruction-gguf is an open-weights chat model with roughly 7 billion parameters.
by RichardErkhov · 7Bパラメータ
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rinna_-_youri-7b-instruction-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、RichardErkhovのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがrinna_-_youri-7b-instruction-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
rinna_-_youri-7b-instruction-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。
rinna_-_youri-7b-instruction-ggufを動かせるハードウェア
rinna_-_youri-7b-instruction-gguf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5 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17 GB）。
rinna_-_youri-7b-instruction-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。
rinna_-_youri-7b-instruction-ggufについてのよくある質問
rinna_-_youri-7b-instruction-ggufは無料で使えますか？
rinna_-_youri-7b-instruction-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。
rinna_-_youri-7b-instruction-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。
rinna_-_youri-7b-instruction-ggufに必要なVRAMはどれくらいですか？
Q4量子化で約5 GB、フルFP16精度で約17 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。
rinna_-_youri-7b-instruction-ggufをローカルで実行できますか？
はい。rinna_-_youri-7b-instruction-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。
rinna_-_youri-7b-instruction-ggufが最も得意なことは何ですか？
rinna_-_youri-7b-instruction-gguf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rinna_-_youri-7b-instruction-ggufをどう使えばよいですか？
キーダイアログでRichardErkhov 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rinna_-_youri-7b-instruction-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。
RichardErkhovにより公開（2024年5月31日）。 出典: https://huggingface.co/RichardErkhov/rinna_-_youri-7b-instruction-gguf