OpenScholar_Reranker
O OpenScholar_Reranker da OpenSciLM é um modelo de chat. OpenScholar_Reranker is an open-weights chat model.
by OpenSciLM
Ideal para
- chat e roteamento de baixa latência
- roteamento e triagem de requisições
- classificação de texto
Como usar OpenScholar_Reranker no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da OpenSciLM. O osFoundry descobre OpenScholar_Reranker 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
OpenScholar_Reranker 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.
OpenScholar_Reranker 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 OpenScholar_Reranker
OpenScholar_Reranker é gratuito?
OpenScholar_Reranker 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 OpenScholar_Reranker 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 OpenScholar_Reranker localmente?
Sim. OpenScholar_Reranker 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 OpenScholar_Reranker é melhor?
OpenScholar_Reranker é bem adequado para chat e roteamento de baixa latência, roteamento e triagem de requisições, classificação de texto.
Como uso OpenScholar_Reranker no osFoundry?
Cole sua chave de API da OpenSciLM no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua OpenScholar_Reranker 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 OpenSciLM em 15 de novembro de 2024. Fonte: https://huggingface.co/OpenSciLM/OpenScholar_Reranker