Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit_cptllama-2024-01-01-to-2024-01-15-Y0
Созданная abehandlerorg, Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit_cptllama-2024-01-01-to-2024-01-15-Y0 — это 8-миллиардная параметрическая чат модель. Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit_cptllama-2024-01-01-to-2024-01-15-Y0 is an open-weights chat model with roughly 8 billion parameters.
by abehandlerorg · 8B параметров
Лучше всего подходит для
Способы использования Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit_cptllama-2024-01-01-to-2024-01-15-Y0 в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ abehandlerorg. osFoundry автоматически обнаружит Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit_cptllama-2024-01-01-to-2024-01-15-Y0 — назначьте её на роль Maestro (router, direct, orchestrator или fallback) во вкладке Pipeline, и она будет доступна в каждом чате. Ваш ключ, ваш аккаунт у провайдера — без наценки на токены.
Разверните выделенный эндпоинт
Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit_cptllama-2024-01-01-to-2024-01-15-Y0 распространяется с открытыми весами — запускайте её локально бесплатно или разверните выделенный GPU-эндпоинт в вашем рабочем пространстве для зарезервированных мощностей без ограничений по частоте запросов.
Используйте в Room App
Room App объявляют функции ИИ в своём манифесте, а затем вызывают их через invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Вызывайте из своих приложений
После подключения модели к вашему рабочему пространству вы можете разместить её как API и обращаться к ней из своих сервисов, скриптов или CI — за пределами osFoundry.
На каком оборудовании можно запустить Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit_cptllama-2024-01-01-to-2024-01-15-Y0
Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit_cptllama-2024-01-01-to-2024-01-15-Y0 работает на одном потребительском GPU объёмом 16 ГБ (~5 ГБ VRAM с запасом для KV-кэша). Инференс с полной точностью помещается на одной H100 80GB при точности FP16 (~20 ГБ).
Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit_cptllama-2024-01-01-to-2024-01-15-Y0 в сравнении с похожими моделями
Лицензия
Не указано — Условия лицензии не указаны — проверьте карточку исходной модели перед коммерческим использованием.
Сверьтесь с документацией исходного проекта.
Частые вопросы о Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit_cptllama-2024-01-01-to-2024-01-15-Y0
Бесплатна ли Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit_cptllama-2024-01-01-to-2024-01-15-Y0 в использовании?
Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit_cptllama-2024-01-01-to-2024-01-15-Y0 можно бесплатно запускать локально на собственном оборудовании. Хостинговый доступ через osFoundry тарифицируется (ввод Free (local), вывод Free (local)). Вы можете переключаться между локальным и хостинговым режимами в любой момент.
Можно ли использовать Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit_cptllama-2024-01-01-to-2024-01-15-Y0 в коммерческих целях?
Коммерческое использование разрешено с условиями. Условия лицензии не указаны — проверьте карточку исходной модели перед коммерческим использованием. Сверьтесь с документацией исходного проекта.
Сколько VRAM требуется для Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit_cptllama-2024-01-01-to-2024-01-15-Y0?
Приблизительно 5 ГБ при квантизации Q4 или 20 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit_cptllama-2024-01-01-to-2024-01-15-Y0 локально?
Да. Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit_cptllama-2024-01-01-to-2024-01-15-Y0 имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit_cptllama-2024-01-01-to-2024-01-15-Y0 лучше всего?
Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit_cptllama-2024-01-01-to-2024-01-15-Y0 хорошо подходит для text generation.
Как использовать Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit_cptllama-2024-01-01-to-2024-01-15-Y0 в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ abehandlerorg в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit_cptllama-2024-01-01-to-2024-01-15-Y0 на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано abehandlerorg 28 апреля 2026 г.. Источник: https://huggingface.co/abehandlerorg/Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit_cptllama-2024-01-01-to-2024-01-15-Y0