internlm2_5-step-prover
Desenvolvido pela internlm, internlm2_5-step-prover é um modelo de chat. internlm2_5-step-prover is an open-weights chat model.
by internlm
Ideal para
Como usar internlm2_5-step-prover no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da internlm. O osFoundry descobre internlm2_5-step-prover 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
internlm2_5-step-prover 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.
internlm2_5-step-prover 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 internlm2_5-step-prover
internlm2_5-step-prover é gratuito?
internlm2_5-step-prover 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 internlm2_5-step-prover 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.
Posso rodar internlm2_5-step-prover localmente?
Sim. internlm2_5-step-prover 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 internlm2_5-step-prover é melhor?
internlm2_5-step-prover é bem adequado para text generation.
Como uso internlm2_5-step-prover no osFoundry?
Cole sua chave de API da internlm no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua internlm2_5-step-prover 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 internlm em 21 de outubro de 2024. Fonte: https://huggingface.co/internlm/internlm2_5-step-prover