onevision-encoder-large
Desenvolvido pela lmms-lab-encoder, onevision-encoder-large é um modelo de chat. onevision-encoder-large is an open-weights chat model.
by lmms-lab-encoder
Ideal para
- chat e roteamento de baixa latência
- roteamento e triagem de requisições
- classificação de texto
Como usar onevision-encoder-large no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da lmms-lab-encoder. O osFoundry descobre onevision-encoder-large 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
onevision-encoder-large 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.
onevision-encoder-large 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 onevision-encoder-large
onevision-encoder-large é gratuito?
onevision-encoder-large 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 onevision-encoder-large 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 onevision-encoder-large localmente?
Sim. onevision-encoder-large 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 onevision-encoder-large é melhor?
onevision-encoder-large é bem adequado para chat e roteamento de baixa latência, roteamento e triagem de requisições, classificação de texto.
Como uso onevision-encoder-large no osFoundry?
Cole sua chave de API da lmms-lab-encoder no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua onevision-encoder-large 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 lmms-lab-encoder em 25 de dezembro de 2025. Fonte: https://huggingface.co/lmms-lab-encoder/onevision-encoder-large