GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN
Lançado pela xw1234gan em 2026, GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN é um modelo de 2 bilhões de parâmetros de chat. GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN is an open-weights chat model with roughly 2 billion parameters.
by xw1234gan · 2B parâmetros
Ideal para
Como usar GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da xw1234gan. O osFoundry descobre GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN 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
GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN 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 GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN
GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN roda em uma única GPU de consumo de 16GB (~2 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa cabe em uma única H100 80GB em precisão FP16 (~5 GB).
GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN 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 GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN
GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN é gratuito?
GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN 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 GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN 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 GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN precisa?
Aproximadamente 2 GB em quantização Q4, ou 5 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única GPU de consumo de 24GB.
Posso rodar GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN localmente?
Sim. GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN 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 GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN é melhor?
GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN é bem adequado para text generation.
Como uso GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN no osFoundry?
Cole sua chave de API da xw1234gan no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN 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 xw1234gan em 15 de abril de 2026. Fonte: https://huggingface.co/xw1234gan/GRPO_KL_Qwen2.5-1.5B-Instruct_MATH_beta0.01_lr1e-05_mb2_ga128_n2048_seed42_HF_GEN