llama-q4_k_m_quantized
llama-q4_k_m_quantized — это чат модель от BilalKhan1, выпущенная 9 июля 2024 г.. llama-q4_k_m_quantized is an open-weights chat model.
by BilalKhan1
Лучше всего подходит для
- чат и маршрутизация с низкой задержкой
- маршрутизация и сортировка запросов
- классификация текста
Способы использования llama-q4_k_m_quantized в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ BilalKhan1. osFoundry автоматически обнаружит llama-q4_k_m_quantized — 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-q4_k_m_quantized 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.
llama-q4_k_m_quantized 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-q4_k_m_quantized
Бесплатна ли llama-q4_k_m_quantized в использовании?
llama-q4_k_m_quantized 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-q4_k_m_quantized в коммерческих целях?
Коммерческое использование разрешено с условиями. Условия лицензии не указаны — проверьте карточку исходной модели перед коммерческим использованием. Сверьтесь с документацией исходного проекта.
Можно ли запустить llama-q4_k_m_quantized локально?
Да. llama-q4_k_m_quantized 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-q4_k_m_quantized лучше всего?
llama-q4_k_m_quantized хорошо подходит для чат и маршрутизация с низкой задержкой, маршрутизация и сортировка запросов, классификация текста.
Как использовать llama-q4_k_m_quantized в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ BilalKhan1 в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте llama-q4_k_m_quantized на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано BilalKhan1 9 июля 2024 г.. Источник: https://huggingface.co/BilalKhan1/llama-q4_k_m_quantized