Qwen2-7B-Instruct-embed-base
Qwen2-7B-Instruct-embed-base（ssmits, 2024）は7億パラメータのチャットモデルです。Qwen2-7B-Instruct-embed-base is an open-weights chat model with roughly 7 billion parameters.
by ssmits · 7Bパラメータ
得意な用途
osFoundryでのQwen2-7B-Instruct-embed-baseの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、ssmitsのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがQwen2-7B-Instruct-embed-base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
Qwen2-7B-Instruct-embed-base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。
Qwen2-7B-Instruct-embed-baseを動かせるハードウェア
Qwen2-7B-Instruct-embed-base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）。
Qwen2-7B-Instruct-embed-base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。
Qwen2-7B-Instruct-embed-baseについてのよくある質問
Qwen2-7B-Instruct-embed-baseは無料で使えますか？
Qwen2-7B-Instruct-embed-base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。
Qwen2-7B-Instruct-embed-base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。
Qwen2-7B-Instruct-embed-base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。
Qwen2-7B-Instruct-embed-baseをローカルで実行できますか？
はい。Qwen2-7B-Instruct-embed-base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。
Qwen2-7B-Instruct-embed-baseが最も得意なことは何ですか？
Qwen2-7B-Instruct-embed-baseはtext classificationに適しています。
osFoundryでQwen2-7B-Instruct-embed-baseをどう使えばよいですか？
キーダイアログでssmits 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Qwen2-7B-Instruct-embed-base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。
ssmitsにより公開（2024年6月7日）。 出典: https://huggingface.co/ssmits/Qwen2-7B-Instruct-embed-base