gramt-binaural-time
Desenvolvido pela labhamlet, gramt-binaural-time é um modelo de embeddings. gramt-binaural-time is an open-weights embed model.
by labhamlet
Ideal para
Como usar gramt-binaural-time no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da labhamlet. O osFoundry descobre gramt-binaural-time 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
gramt-binaural-time 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.
gramt-binaural-time 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 gramt-binaural-time
gramt-binaural-time é gratuito?
gramt-binaural-time 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 gramt-binaural-time 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 gramt-binaural-time localmente?
Sim. gramt-binaural-time 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 gramt-binaural-time é melhor?
gramt-binaural-time é bem adequado para feature extraction.
Como uso gramt-binaural-time no osFoundry?
Cole sua chave de API da labhamlet no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua gramt-binaural-time 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 labhamlet em 4 de novembro de 2025. Fonte: https://huggingface.co/labhamlet/gramt-binaural-time