tofu_Llama-3.2-1B-Instruct_retain90
Lançado pela open-unlearning em 2025, tofu_Llama-3.2-1B-Instruct_retain90 é um modelo de 1 bilhões de parâmetros de chat. tofu_Llama-3.2-1B-Instruct_retain90 is an open-weights chat model with roughly 1 billion parameters.
by open-unlearning · 1B parâmetros
Ideal para
- chat e roteamento de baixa latência
- roteamento e triagem de requisições
- classificação de texto
Como usar tofu_Llama-3.2-1B-Instruct_retain90 no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da open-unlearning. O osFoundry descobre tofu_Llama-3.2-1B-Instruct_retain90 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
tofu_Llama-3.2-1B-Instruct_retain90 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 tofu_Llama-3.2-1B-Instruct_retain90
tofu_Llama-3.2-1B-Instruct_retain90 roda em uma única GPU de consumo de 16GB (~1 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa cabe em uma única H100 80GB em precisão FP16 (~3 GB).
tofu_Llama-3.2-1B-Instruct_retain90 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 tofu_Llama-3.2-1B-Instruct_retain90
tofu_Llama-3.2-1B-Instruct_retain90 é gratuito?
tofu_Llama-3.2-1B-Instruct_retain90 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 tofu_Llama-3.2-1B-Instruct_retain90 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 tofu_Llama-3.2-1B-Instruct_retain90 precisa?
Aproximadamente 1 GB em quantização Q4, ou 3 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única GPU de consumo de 24GB.
Posso rodar tofu_Llama-3.2-1B-Instruct_retain90 localmente?
Sim. tofu_Llama-3.2-1B-Instruct_retain90 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 tofu_Llama-3.2-1B-Instruct_retain90 é melhor?
tofu_Llama-3.2-1B-Instruct_retain90 é bem adequado para chat e roteamento de baixa latência, roteamento e triagem de requisições, classificação de texto.
Como uso tofu_Llama-3.2-1B-Instruct_retain90 no osFoundry?
Cole sua chave de API da open-unlearning no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua tofu_Llama-3.2-1B-Instruct_retain90 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 open-unlearning em 24 de fevereiro de 2025. Fonte: https://huggingface.co/open-unlearning/tofu_Llama-3.2-1B-Instruct_retain90