convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384
convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 (timm, 2023) é um modelo de geração de imagens. convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 is an open-weights image model.
by timm
Ideal para
Como usar convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da timm. O osFoundry descobre convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 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
convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 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.
convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 vs modelos semelhantes
| Modelo | Organização | Parâmetros | Contexto | Preço de entrada | Auto-hospedado |
|---|
| convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 | timm | — | — | Free (local) | Sim |
| Z-Anime | SeeSee21 | — | — | Free (local) | Sim |
| siglip2-base-patch32-256 | google | — | — | Free (local) | Sim |
| sd3.5-large-gguf | calcuis | — | — | Free (local) | Sim |
Licença
Não especificada — Termos de licença não especificados — verifique o model card original antes do uso comercial.
Consulte a documentação original.
Perguntas frequentes sobre convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384
convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 é gratuito?
convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 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 convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 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 convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 localmente?
Sim. convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 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 convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 é melhor?
convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 é bem adequado para image classification.
Como uso convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 no osFoundry?
Cole sua chave de API da timm no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 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 timm em 5 de janeiro de 2023. Fonte: https://huggingface.co/timm/convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384