Tinytron-1B-TinyLlama-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_q6_k
Созданная Agnuxo, Tinytron-1B-TinyLlama-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_q6_k — это 1-миллиардная параметрическая чат модель. Tinytron-1B-TinyLlama-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_q6_k is an open-weights chat model with roughly 1 billion parameters.
by Agnuxo · 1B параметров
Лучше всего подходит для
Способы использования Tinytron-1B-TinyLlama-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_q6_k в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ Agnuxo. osFoundry автоматически обнаружит Tinytron-1B-TinyLlama-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_q6_k — 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
Tinytron-1B-TinyLlama-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_q6_k 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 Tinytron-1B-TinyLlama-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_q6_k
Tinytron-1B-TinyLlama-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_q6_k работает на одном потребительском GPU объёмом 16 ГБ (~1 ГБ VRAM с запасом для KV-кэша). Инференс с полной точностью помещается на одной H100 80GB при точности FP16 (~3 ГБ).
Tinytron-1B-TinyLlama-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_q6_k 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 Tinytron-1B-TinyLlama-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_q6_k
Бесплатна ли Tinytron-1B-TinyLlama-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_q6_k в использовании?
Tinytron-1B-TinyLlama-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_q6_k 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 Tinytron-1B-TinyLlama-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_q6_k 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 Tinytron-1B-TinyLlama-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_q6_k?
Приблизительно 1 ГБ при квантизации Q4 или 3 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить Tinytron-1B-TinyLlama-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_q6_k локально?
Да. Tinytron-1B-TinyLlama-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_q6_k имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём Tinytron-1B-TinyLlama-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_q6_k лучше всего?
Tinytron-1B-TinyLlama-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_q6_k хорошо подходит для text generation.
Как использовать Tinytron-1B-TinyLlama-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_q6_k в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ Agnuxo в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте Tinytron-1B-TinyLlama-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_q6_k на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано Agnuxo 31 августа 2024 г.. Источник: https://huggingface.co/Agnuxo/Tinytron-1B-TinyLlama-Instruct_CODE_Python-Spanish_English_GGUF_q6_k