embedder_collection
embedder_collection é um modelo de embeddings da kalle07, lançado em 3 de março de 2025. embedder_collection is an open-weights embed model.
by kalle07
Ideal para
Como usar embedder_collection no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da kalle07. O osFoundry descobre embedder_collection 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
embedder_collection 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.
embedder_collection 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 embedder_collection
embedder_collection é gratuito?
embedder_collection 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 embedder_collection 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 embedder_collection localmente?
Sim. embedder_collection 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 embedder_collection é melhor?
embedder_collection é bem adequado para sentence similarity.
Como uso embedder_collection no osFoundry?
Cole sua chave de API da kalle07 no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua embedder_collection 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 kalle07 em 3 de março de 2025. Fonte: https://huggingface.co/kalle07/embedder_collection