CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k
CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k (laion, 2023) é um modelo de 2 bilhões de parâmetros de geração de imagens. CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k is an open-weights image model with roughly 2 billion parameters.
by laion · 2B parâmetros
Ideal para
- zero shot image classification
Como usar CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da laion. O osFoundry descobre CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k 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
CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k 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 CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k
CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k 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).
CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k vs modelos semelhantes
| Modelo | Organização | Parâmetros | Contexto | Preço de entrada | Auto-hospedado |
|---|
| CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k | laion | 2B | — | Free (local) | Sim |
| InternVL3-2B | OpenGVLab | 2B | — | Free (local) | Sim |
| LFM2.5-VL-1.6B-GGUF | LiquidAI | 2B | — | Free (local) | Sim |
| Qwen3.5-2B | unsloth | 2B | — | Free (local) | Sim |
Licença
Não especificada — Termos de licença não especificados — verifique o model card original antes do uso comercial.
Consulte a documentação original.
Perguntas frequentes sobre CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k
CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k é gratuito?
CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k 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 CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k 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 CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k 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 CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k localmente?
Sim. CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k 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 CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k é melhor?
CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k é bem adequado para zero shot image classification.
Como uso CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k no osFoundry?
Cole sua chave de API da laion no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k 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 laion em 23 de janeiro de 2023. Fonte: https://huggingface.co/laion/CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k