LLM2Vec-Meta-Llama-31-8B-Instruct-mntp
O LLM2Vec-Meta-Llama-31-8B-Instruct-mntp da McGill-NLP concentra 8 bilhões de parâmetros em um modelo de embeddings. LLM2Vec-Meta-Llama-31-8B-Instruct-mntp is an open-weights embed model with roughly 8 billion parameters.
by McGill-NLP · 8B parâmetros
Ideal para
Como usar LLM2Vec-Meta-Llama-31-8B-Instruct-mntp no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da McGill-NLP. O osFoundry descobre LLM2Vec-Meta-Llama-31-8B-Instruct-mntp 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
LLM2Vec-Meta-Llama-31-8B-Instruct-mntp 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 LLM2Vec-Meta-Llama-31-8B-Instruct-mntp
LLM2Vec-Meta-Llama-31-8B-Instruct-mntp roda em uma única GPU de consumo de 16GB (~5 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa cabe em uma única H100 80GB em precisão FP16 (~20 GB).
LLM2Vec-Meta-Llama-31-8B-Instruct-mntp 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 LLM2Vec-Meta-Llama-31-8B-Instruct-mntp
LLM2Vec-Meta-Llama-31-8B-Instruct-mntp é gratuito?
LLM2Vec-Meta-Llama-31-8B-Instruct-mntp 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 LLM2Vec-Meta-Llama-31-8B-Instruct-mntp 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 LLM2Vec-Meta-Llama-31-8B-Instruct-mntp precisa?
Aproximadamente 5 GB em quantização Q4, ou 20 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única GPU de consumo de 24GB.
Posso rodar LLM2Vec-Meta-Llama-31-8B-Instruct-mntp localmente?
Sim. LLM2Vec-Meta-Llama-31-8B-Instruct-mntp 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 LLM2Vec-Meta-Llama-31-8B-Instruct-mntp é melhor?
LLM2Vec-Meta-Llama-31-8B-Instruct-mntp é bem adequado para sentence similarity.
Como uso LLM2Vec-Meta-Llama-31-8B-Instruct-mntp no osFoundry?
Cole sua chave de API da McGill-NLP no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua LLM2Vec-Meta-Llama-31-8B-Instruct-mntp 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 McGill-NLP em 8 de outubro de 2024. Fonte: https://huggingface.co/McGill-NLP/LLM2Vec-Meta-Llama-31-8B-Instruct-mntp