Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q6-mlx
Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q6-mlx от djphoenix — вмещает 14 миллиардов параметров в чат модель. Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q6-mlx is an open-weights chat model with roughly 14 billion parameters.
by djphoenix · 14B параметров
Лучше всего подходит для
Способы использования Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q6-mlx в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ djphoenix. osFoundry автоматически обнаружит Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q6-mlx — 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
Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q6-mlx 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 Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q6-mlx
Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q6-mlx работает на одном потребительском GPU объёмом 16 ГБ (~9 ГБ VRAM с запасом для KV-кэша). Инференс с полной точностью помещается на одной H100 80GB при точности FP16 (~34 ГБ).
Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q6-mlx 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 Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q6-mlx
Бесплатна ли Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q6-mlx в использовании?
Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q6-mlx 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 Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q6-mlx 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 Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q6-mlx?
Приблизительно 9 ГБ при квантизации Q4 или 34 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q6-mlx локально?
Да. Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q6-mlx имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q6-mlx лучше всего?
Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q6-mlx хорошо подходит для text generation.
Как использовать Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q6-mlx в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ djphoenix в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q6-mlx на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано djphoenix 27 января 2025 г.. Источник: https://huggingface.co/djphoenix/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q6-mlx