lm_weights_small_tts_prepared
Desenvolvido pela zuhri025, lm_weights_small_tts_prepared é um modelo de chat. lm_weights_small_tts_prepared is an open-weights chat model.
by zuhri025
Ideal para
- chat e roteamento de baixa latência
- roteamento e triagem de requisições
- classificação de texto
Como usar lm_weights_small_tts_prepared no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da zuhri025. O osFoundry descobre lm_weights_small_tts_prepared 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
lm_weights_small_tts_prepared 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.
lm_weights_small_tts_prepared vs modelos semelhantes
| Modelo | Organização | Parâmetros | Contexto | Preço de entrada | Auto-hospedado |
|---|
| lm_weights_small_tts_prepared | zuhri025 | — | — | Free (local) | Sim |
| test-policy | osquar | — | — | Free (local) | Sim |
| llama_fm_2k | stefra | — | — | Free (local) | Sim |
| phishing-detection12 | Babe-li | — | — | 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 lm_weights_small_tts_prepared
lm_weights_small_tts_prepared é gratuito?
lm_weights_small_tts_prepared 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 lm_weights_small_tts_prepared 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 lm_weights_small_tts_prepared localmente?
Sim. lm_weights_small_tts_prepared 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 lm_weights_small_tts_prepared é melhor?
lm_weights_small_tts_prepared é bem adequado para chat e roteamento de baixa latência, roteamento e triagem de requisições, classificação de texto.
Como uso lm_weights_small_tts_prepared no osFoundry?
Cole sua chave de API da zuhri025 no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua lm_weights_small_tts_prepared 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 zuhri025 em 5 de maio de 2026. Fonte: https://huggingface.co/zuhri025/lm_weights_small_tts_prepared