Llama-3.1-8B-Instruct-PARO
z-labのLlama-3.1-8B-Instruct-PAROは8億パラメータを搭載したチャットモデルです。Llama-3.1-8B-Instruct-PARO is an open-weights chat model with roughly 8 billion parameters.
by z-lab · 8Bパラメータ
得意な用途
osFoundryでのLlama-3.1-8B-Instruct-PAROの使い方
ご自身のキーで接続（BYOK）
キーダイアログを開き、z-labのAPIキーを貼り付けるだけで、osFoundryがLlama-3.1-8B-Instruct-PARO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
Llama-3.1-8B-Instruct-PARO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。
Llama-3.1-8B-Instruct-PAROを動かせるハードウェア
Llama-3.1-8B-Instruct-PARO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20 GB）。
Llama-3.1-8B-Instruct-PARO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。
Llama-3.1-8B-Instruct-PAROについてのよくある質問
Llama-3.1-8B-Instruct-PAROは無料で使えますか？
Llama-3.1-8B-Instruct-PARO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。
Llama-3.1-8B-Instruct-PARO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。
Llama-3.1-8B-Instruct-PARO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20 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。
Llama-3.1-8B-Instruct-PAROをローカルで実行できますか？
はい。Llama-3.1-8B-Instruct-PARO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。
Llama-3.1-8B-Instruct-PAROが最も得意なことは何ですか？
Llama-3.1-8B-Instruct-PAROはtext generationに適しています。
osFoundryでLlama-3.1-8B-Instruct-PAROをどう使えばよいですか？
キーダイアログでz-lab 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Llama-3.1-8B-Instruct-PARO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。
z-labにより公開（2025年10月29日）。 出典: https://huggingface.co/z-lab/Llama-3.1-8B-Instruct-PARO