qwen-2.5-1.5b-instruct-ru-lora-r32-compose-train-qa-48k
qwen-2.5-1.5b-instruct-ru-lora-r32-compose-train-qa-48k é um modelo de 2 bilhões de parâmetros de chat da ikkiren, lançado em 15 de abril de 2026. qwen-2.5-1.5b-instruct-ru-lora-r32-compose-train-qa-48k is an open-weights chat model with roughly 2 billion parameters.
by ikkiren · 2B parâmetros
Ideal para
- chat e roteamento de baixa latência
- roteamento e triagem de requisições
- classificação de texto
Como usar qwen-2.5-1.5b-instruct-ru-lora-r32-compose-train-qa-48k no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da ikkiren. O osFoundry descobre qwen-2.5-1.5b-instruct-ru-lora-r32-compose-train-qa-48k 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
qwen-2.5-1.5b-instruct-ru-lora-r32-compose-train-qa-48k 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 qwen-2.5-1.5b-instruct-ru-lora-r32-compose-train-qa-48k
qwen-2.5-1.5b-instruct-ru-lora-r32-compose-train-qa-48k roda em uma única GPU de consumo de 16GB (~2 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa cabe em uma única H100 80GB em precisão FP16 (~5 GB).
qwen-2.5-1.5b-instruct-ru-lora-r32-compose-train-qa-48k 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 qwen-2.5-1.5b-instruct-ru-lora-r32-compose-train-qa-48k
qwen-2.5-1.5b-instruct-ru-lora-r32-compose-train-qa-48k é gratuito?
qwen-2.5-1.5b-instruct-ru-lora-r32-compose-train-qa-48k 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 qwen-2.5-1.5b-instruct-ru-lora-r32-compose-train-qa-48k 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 qwen-2.5-1.5b-instruct-ru-lora-r32-compose-train-qa-48k precisa?
Aproximadamente 2 GB em quantização Q4, ou 5 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única GPU de consumo de 24GB.
Posso rodar qwen-2.5-1.5b-instruct-ru-lora-r32-compose-train-qa-48k localmente?
Sim. qwen-2.5-1.5b-instruct-ru-lora-r32-compose-train-qa-48k 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 qwen-2.5-1.5b-instruct-ru-lora-r32-compose-train-qa-48k é melhor?
qwen-2.5-1.5b-instruct-ru-lora-r32-compose-train-qa-48k é bem adequado para chat e roteamento de baixa latência, roteamento e triagem de requisições, classificação de texto.
Como uso qwen-2.5-1.5b-instruct-ru-lora-r32-compose-train-qa-48k no osFoundry?
Cole sua chave de API da ikkiren no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua qwen-2.5-1.5b-instruct-ru-lora-r32-compose-train-qa-48k 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 ikkiren em 15 de abril de 2026. Fonte: https://huggingface.co/ikkiren/qwen-2.5-1.5b-instruct-ru-lora-r32-compose-train-qa-48k