llava_13b
O llava_13b da lbasile concentra 13 bilhões de parâmetros em um modelo de geração de imagens. llava_13b is an open-weights image model with roughly 13 billion parameters.
by lbasile · 13B parâmetros
Ideal para
Como usar llava_13b no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da lbasile. O osFoundry descobre llava_13b 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
llava_13b 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 llava_13b
llava_13b roda em uma única GPU de consumo de 16GB (~8 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa cabe em uma única H100 80GB em precisão FP16 (~32 GB).
llava_13b 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 llava_13b
llava_13b é gratuito?
llava_13b 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 llava_13b 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 llava_13b precisa?
Aproximadamente 8 GB em quantização Q4, ou 32 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única GPU de consumo de 24GB.
Posso rodar llava_13b localmente?
Sim. llava_13b 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 llava_13b é melhor?
llava_13b é bem adequado para image text to text.
Como uso llava_13b no osFoundry?
Cole sua chave de API da lbasile no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua llava_13b 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 lbasile em 25 de janeiro de 2026. Fonte: https://huggingface.co/lbasile/llava_13b