Etherll_-_Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Ties-gguf
Lançado pela RichardErkhov em 2024, Etherll_-_Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Ties-gguf é um modelo de 7 bilhões de parâmetros de chat. Etherll_-_Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Ties-gguf is an open-weights chat model with roughly 7 billion parameters.
by RichardErkhov · 7B parâmetros
Ideal para
- chat e roteamento de baixa latência
- roteamento e triagem de requisições
- classificação de texto
Como usar Etherll_-_Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Ties-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 Etherll_-_Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Ties-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
Etherll_-_Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Ties-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 Etherll_-_Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Ties-gguf
Etherll_-_Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Ties-gguf 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 (~17 GB).
Etherll_-_Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Ties-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 Etherll_-_Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Ties-gguf
Etherll_-_Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Ties-gguf é gratuito?
Etherll_-_Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Ties-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 Etherll_-_Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Ties-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 Etherll_-_Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Ties-gguf precisa?
Aproximadamente 5 GB em quantização Q4, ou 17 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única GPU de consumo de 24GB.
Posso rodar Etherll_-_Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Ties-gguf localmente?
Sim. Etherll_-_Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Ties-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 Etherll_-_Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Ties-gguf é melhor?
Etherll_-_Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Ties-gguf é bem adequado para chat e roteamento de baixa latência, roteamento e triagem de requisições, classificação de texto.
Como uso Etherll_-_Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Ties-gguf no osFoundry?
Cole sua chave de API da RichardErkhov no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua Etherll_-_Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Ties-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 18 de outubro de 2024. Fonte: https://huggingface.co/RichardErkhov/Etherll_-_Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Ties-gguf