ft-mistral-7b-instruct-v0.2-sorry-bench-202406
O ft-mistral-7b-instruct-v0.2-sorry-bench-202406 da sorry-bench concentra 7 bilhões de parâmetros em um modelo de chat. ft-mistral-7b-instruct-v0.2-sorry-bench-202406 is an open-weights chat model with roughly 7 billion parameters.
by sorry-bench · 7B parâmetros
Ideal para
Como usar ft-mistral-7b-instruct-v0.2-sorry-bench-202406 no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da sorry-bench. O osFoundry descobre ft-mistral-7b-instruct-v0.2-sorry-bench-202406 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
ft-mistral-7b-instruct-v0.2-sorry-bench-202406 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 ft-mistral-7b-instruct-v0.2-sorry-bench-202406
ft-mistral-7b-instruct-v0.2-sorry-bench-202406 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).
ft-mistral-7b-instruct-v0.2-sorry-bench-202406 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 ft-mistral-7b-instruct-v0.2-sorry-bench-202406
ft-mistral-7b-instruct-v0.2-sorry-bench-202406 é gratuito?
ft-mistral-7b-instruct-v0.2-sorry-bench-202406 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 ft-mistral-7b-instruct-v0.2-sorry-bench-202406 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 ft-mistral-7b-instruct-v0.2-sorry-bench-202406 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 ft-mistral-7b-instruct-v0.2-sorry-bench-202406 localmente?
Sim. ft-mistral-7b-instruct-v0.2-sorry-bench-202406 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 ft-mistral-7b-instruct-v0.2-sorry-bench-202406 é melhor?
ft-mistral-7b-instruct-v0.2-sorry-bench-202406 é bem adequado para text generation.
Como uso ft-mistral-7b-instruct-v0.2-sorry-bench-202406 no osFoundry?
Cole sua chave de API da sorry-bench no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua ft-mistral-7b-instruct-v0.2-sorry-bench-202406 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 sorry-bench em 13 de junho de 2024. Fonte: https://huggingface.co/sorry-bench/ft-mistral-7b-instruct-v0.2-sorry-bench-202406