Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated_via_adapter
Desenvolvido pela grimjim, Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated_via_adapter é um modelo de 8 bilhões de parâmetros de chat. Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated_via_adapter is an open-weights chat model with roughly 8 billion parameters.
by grimjim · 8B parâmetros
Ideal para
Como usar Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated_via_adapter no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da grimjim. O osFoundry descobre Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated_via_adapter 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
Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated_via_adapter 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 Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated_via_adapter
Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated_via_adapter roda em uma única GPU de consumo de 16GB (~5 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa cabe em uma única H100 80GB em precisão FP16 (~20 GB).
Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated_via_adapter 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 Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated_via_adapter
Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated_via_adapter é gratuito?
Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated_via_adapter 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 Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated_via_adapter 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 Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated_via_adapter precisa?
Aproximadamente 5 GB em quantização Q4, ou 20 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única GPU de consumo de 24GB.
Posso rodar Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated_via_adapter localmente?
Sim. Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated_via_adapter 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 Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated_via_adapter é melhor?
Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated_via_adapter é bem adequado para text generation.
Como uso Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated_via_adapter no osFoundry?
Cole sua chave de API da grimjim no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated_via_adapter 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 grimjim em 25 de julho de 2024. Fonte: https://huggingface.co/grimjim/Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated_via_adapter