Llama-3.1-8B-Instruct-speculator.eagle3
O Llama-3.1-8B-Instruct-speculator.eagle3 da RedHatAI concentra 8 bilhões de parâmetros em um modelo de chat. Llama-3.1-8B-Instruct-speculator.eagle3 is an open-weights chat model with roughly 8 billion parameters.
by RedHatAI · 8B parâmetros
Ideal para
Como usar Llama-3.1-8B-Instruct-speculator.eagle3 no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da RedHatAI. O osFoundry descobre Llama-3.1-8B-Instruct-speculator.eagle3 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
Llama-3.1-8B-Instruct-speculator.eagle3 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 Llama-3.1-8B-Instruct-speculator.eagle3
Llama-3.1-8B-Instruct-speculator.eagle3 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).
Llama-3.1-8B-Instruct-speculator.eagle3 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 Llama-3.1-8B-Instruct-speculator.eagle3
Llama-3.1-8B-Instruct-speculator.eagle3 é gratuito?
Llama-3.1-8B-Instruct-speculator.eagle3 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 Llama-3.1-8B-Instruct-speculator.eagle3 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 Llama-3.1-8B-Instruct-speculator.eagle3 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 Llama-3.1-8B-Instruct-speculator.eagle3 localmente?
Sim. Llama-3.1-8B-Instruct-speculator.eagle3 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 Llama-3.1-8B-Instruct-speculator.eagle3 é melhor?
Llama-3.1-8B-Instruct-speculator.eagle3 é bem adequado para text generation.
Como uso Llama-3.1-8B-Instruct-speculator.eagle3 no osFoundry?
Cole sua chave de API da RedHatAI no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua Llama-3.1-8B-Instruct-speculator.eagle3 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 RedHatAI em 19 de setembro de 2025. Fonte: https://huggingface.co/RedHatAI/Llama-3.1-8B-Instruct-speculator.eagle3