cognitivecomputations_dolphin-2.2-yi-34b-200k-GGUF
cognitivecomputations_dolphin-2.2-yi-34b-200k-GGUF é um modelo de 34 bilhões de parâmetros de chat da tensorblock, lançado em 1 de maio de 2025. cognitivecomputations_dolphin-2.2-yi-34b-200k-GGUF is an open-weights chat model with roughly 34 billion parameters.
by tensorblock · 34B parâmetros
Ideal para
- chat e roteamento de baixa latência
- roteamento e triagem de requisições
- classificação de texto
Como usar cognitivecomputations_dolphin-2.2-yi-34b-200k-GGUF no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da tensorblock. O osFoundry descobre cognitivecomputations_dolphin-2.2-yi-34b-200k-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
cognitivecomputations_dolphin-2.2-yi-34b-200k-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 cognitivecomputations_dolphin-2.2-yi-34b-200k-GGUF
cognitivecomputations_dolphin-2.2-yi-34b-200k-GGUF roda em uma GPU de consumo ou workstation de 24GB (~21 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa requer uma H200 141GB ou 2x A100 80GB em FP16 (~82 GB).
cognitivecomputations_dolphin-2.2-yi-34b-200k-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 cognitivecomputations_dolphin-2.2-yi-34b-200k-GGUF
cognitivecomputations_dolphin-2.2-yi-34b-200k-GGUF é gratuito?
cognitivecomputations_dolphin-2.2-yi-34b-200k-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 cognitivecomputations_dolphin-2.2-yi-34b-200k-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 cognitivecomputations_dolphin-2.2-yi-34b-200k-GGUF precisa?
Aproximadamente 21 GB em quantização Q4, ou 82 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única GPU de consumo de 24GB.
Posso rodar cognitivecomputations_dolphin-2.2-yi-34b-200k-GGUF localmente?
Sim. cognitivecomputations_dolphin-2.2-yi-34b-200k-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 cognitivecomputations_dolphin-2.2-yi-34b-200k-GGUF é melhor?
cognitivecomputations_dolphin-2.2-yi-34b-200k-GGUF é bem adequado para chat e roteamento de baixa latência, roteamento e triagem de requisições, classificação de texto.
Como uso cognitivecomputations_dolphin-2.2-yi-34b-200k-GGUF no osFoundry?
Cole sua chave de API da tensorblock no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua cognitivecomputations_dolphin-2.2-yi-34b-200k-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 tensorblock em 1 de maio de 2025. Fonte: https://huggingface.co/tensorblock/cognitivecomputations_dolphin-2.2-yi-34b-200k-GGUF