cloudyu_-_Yi-34Bx2-MoE-60B-gguf
O cloudyu_-_Yi-34Bx2-MoE-60B-gguf da RichardErkhov concentra 60 bilhões de parâmetros em um modelo de chat. cloudyu_-_Yi-34Bx2-MoE-60B-gguf is an open-weights chat model with roughly 60 billion parameters.
by RichardErkhov · 60B parâmetros
Ideal para
- raciocínio complexo de múltiplas etapas
- orquestração de agentes com uso de ferramentas
- análise e sumarização de documentos longos
Como usar cloudyu_-_Yi-34Bx2-MoE-60B-gguf no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da RichardErkhov. O osFoundry descobre cloudyu_-_Yi-34Bx2-MoE-60B-gguf 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
cloudyu_-_Yi-34Bx2-MoE-60B-gguf 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 cloudyu_-_Yi-34Bx2-MoE-60B-gguf
cloudyu_-_Yi-34Bx2-MoE-60B-gguf roda em uma única A100 40GB em quantização Q4 (~36 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa requer múltiplas GPUs H100/H200 em FP16 (~144 GB).
cloudyu_-_Yi-34Bx2-MoE-60B-gguf 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 cloudyu_-_Yi-34Bx2-MoE-60B-gguf
cloudyu_-_Yi-34Bx2-MoE-60B-gguf é gratuito?
cloudyu_-_Yi-34Bx2-MoE-60B-gguf 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 cloudyu_-_Yi-34Bx2-MoE-60B-gguf 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 cloudyu_-_Yi-34Bx2-MoE-60B-gguf precisa?
Aproximadamente 36 GB em quantização Q4, ou 144 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única A100/H100 80GB.
Posso rodar cloudyu_-_Yi-34Bx2-MoE-60B-gguf localmente?
Sim. cloudyu_-_Yi-34Bx2-MoE-60B-gguf 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 cloudyu_-_Yi-34Bx2-MoE-60B-gguf é melhor?
cloudyu_-_Yi-34Bx2-MoE-60B-gguf é bem adequado para raciocínio complexo de múltiplas etapas, orquestração de agentes com uso de ferramentas, análise e sumarização de documentos longos.
Como uso cloudyu_-_Yi-34Bx2-MoE-60B-gguf no osFoundry?
Cole sua chave de API da RichardErkhov no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua cloudyu_-_Yi-34Bx2-MoE-60B-gguf 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 RichardErkhov em 31 de agosto de 2024. Fonte: https://huggingface.co/RichardErkhov/cloudyu_-_Yi-34Bx2-MoE-60B-gguf