flan-t5-base-mnli
flan-t5-base-mnli (sjrhuschlee, 2023) é um modelo de chat. flan-t5-base-mnli is an open-weights chat model.
by sjrhuschlee
Ideal para
Como usar flan-t5-base-mnli no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da sjrhuschlee. O osFoundry descobre flan-t5-base-mnli 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
flan-t5-base-mnli 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.
flan-t5-base-mnli 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 flan-t5-base-mnli
flan-t5-base-mnli é gratuito?
flan-t5-base-mnli 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 flan-t5-base-mnli 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 flan-t5-base-mnli localmente?
Sim. flan-t5-base-mnli 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 flan-t5-base-mnli é melhor?
flan-t5-base-mnli é bem adequado para zero shot classification.
Como uso flan-t5-base-mnli no osFoundry?
Cole sua chave de API da sjrhuschlee no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua flan-t5-base-mnli 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 sjrhuschlee em 9 de julho de 2023. Fonte: https://huggingface.co/sjrhuschlee/flan-t5-base-mnli