gemma12b-it-cv1
Lançado pela DippyResearch em 2025, gemma12b-it-cv1 é um modelo de 12 bilhões de parâmetros de chat. gemma12b-it-cv1 is an open-weights chat model with roughly 12 billion parameters.
by DippyResearch · 12B parâmetros
Ideal para
- chat e roteamento de baixa latência
- roteamento e triagem de requisições
- classificação de texto
Como usar gemma12b-it-cv1 no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da DippyResearch. O osFoundry descobre gemma12b-it-cv1 automaticamente — atribua-o a um papel do Maestro (router, direct, orchestrator ou fallback) na aba Pipeline e ele estará ativo em cada chat. Sua chave, sua conta no provedor — sem markup sobre tokens.
Implante um endpoint dedicado
gemma12b-it-cv1 é open-weights — execute localmente sem custo, ou implante um endpoint GPU dedicado no seu workspace para capacidade reservada sem limites de taxa.
Use em um Room App
Os Room Apps declaram recursos de IA em seus manifestos e os chamam com invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Chame a partir dos seus próprios apps
Uma vez que um modelo está conectado ao seu workspace, você pode hospedá-lo como uma API e acessá-lo a partir dos seus próprios serviços, scripts ou CI — fora do osFoundry.
Quais hardwares rodam gemma12b-it-cv1
gemma12b-it-cv1 roda em uma única GPU de consumo de 16GB (~8 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa cabe em uma única H100 80GB em precisão FP16 (~29 GB).
gemma12b-it-cv1 vs modelos semelhantes
Licença
Não especificada — Termos de licença não especificados — verifique o model card original antes do uso comercial.
Consulte a documentação original.
Perguntas frequentes sobre gemma12b-it-cv1
gemma12b-it-cv1 é gratuito?
gemma12b-it-cv1 é gratuito para rodar localmente no seu próprio hardware. O acesso hospedado via osFoundry é medido (entrada Free (local), saída Free (local)). Você pode alternar entre local e hospedado a qualquer momento.
Posso usar gemma12b-it-cv1 comercialmente?
Uso comercial é permitido com condições. Termos de licença não especificados — verifique o model card original antes do uso comercial. Consulte a documentação original.
Quanta VRAM gemma12b-it-cv1 precisa?
Aproximadamente 8 GB em quantização Q4, ou 29 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única GPU de consumo de 24GB.
Posso rodar gemma12b-it-cv1 localmente?
Sim. gemma12b-it-cv1 é open-weights e roda localmente em uma GPU de workstation. O runtime local do osFoundry cuida do carregamento, da quantização e do roteamento do modelo.
Em que gemma12b-it-cv1 é melhor?
gemma12b-it-cv1 é bem adequado para chat e roteamento de baixa latência, roteamento e triagem de requisições, classificação de texto.
Como uso gemma12b-it-cv1 no osFoundry?
Cole sua chave de API da DippyResearch no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua gemma12b-it-cv1 a um papel do Maestro na aba Pipeline e use-o em chats, em Room Apps via invokeAI ou nos seus próprios apps.
Publicado pela DippyResearch em 7 de julho de 2025. Fonte: https://huggingface.co/DippyResearch/gemma12b-it-cv1