lemexp-task1-v3-lemma_object_full-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-no-eos
Lançado pela yalhessi em 2025, lemexp-task1-v3-lemma_object_full-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-no-eos é um modelo de 1 bilhões de parâmetros de chat. lemexp-task1-v3-lemma_object_full-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-no-eos is an open-weights chat model with roughly 1 billion parameters.
by yalhessi · 1B parâmetros
Ideal para
- chat e roteamento de baixa latência
- roteamento e triagem de requisições
- classificação de texto
Como usar lemexp-task1-v3-lemma_object_full-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-no-eos no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da yalhessi. O osFoundry descobre lemexp-task1-v3-lemma_object_full-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-no-eos 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
lemexp-task1-v3-lemma_object_full-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-no-eos 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 lemexp-task1-v3-lemma_object_full-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-no-eos
lemexp-task1-v3-lemma_object_full-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-no-eos roda em uma única GPU de consumo de 16GB (~1 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa cabe em uma única H100 80GB em precisão FP16 (~3 GB).
lemexp-task1-v3-lemma_object_full-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-no-eos 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 lemexp-task1-v3-lemma_object_full-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-no-eos
lemexp-task1-v3-lemma_object_full-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-no-eos é gratuito?
lemexp-task1-v3-lemma_object_full-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-no-eos 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 lemexp-task1-v3-lemma_object_full-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-no-eos 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 lemexp-task1-v3-lemma_object_full-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-no-eos precisa?
Aproximadamente 1 GB em quantização Q4, ou 3 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única GPU de consumo de 24GB.
Posso rodar lemexp-task1-v3-lemma_object_full-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-no-eos localmente?
Sim. lemexp-task1-v3-lemma_object_full-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-no-eos 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 lemexp-task1-v3-lemma_object_full-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-no-eos é melhor?
lemexp-task1-v3-lemma_object_full-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-no-eos é bem adequado para chat e roteamento de baixa latência, roteamento e triagem de requisições, classificação de texto.
Como uso lemexp-task1-v3-lemma_object_full-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-no-eos no osFoundry?
Cole sua chave de API da yalhessi no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua lemexp-task1-v3-lemma_object_full-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-no-eos 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 yalhessi em 30 de outubro de 2025. Fonte: https://huggingface.co/yalhessi/lemexp-task1-v3-lemma_object_full-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-no-eos