GemmaSheep-2B-LORA-TUNED
Созданная eduardo-alvarez, GemmaSheep-2B-LORA-TUNED — это 2-миллиардная параметрическая чат модель. GemmaSheep-2B-LORA-TUNED is an open-weights chat model with roughly 2 billion parameters.
by eduardo-alvarez · 2B параметров
Лучше всего подходит для
- чат и маршрутизация с низкой задержкой
- маршрутизация и сортировка запросов
- классификация текста
Способы использования GemmaSheep-2B-LORA-TUNED в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ eduardo-alvarez. osFoundry автоматически обнаружит GemmaSheep-2B-LORA-TUNED — 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
GemmaSheep-2B-LORA-TUNED 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 GemmaSheep-2B-LORA-TUNED
GemmaSheep-2B-LORA-TUNED работает на одном потребительском GPU объёмом 16 ГБ (~2 ГБ VRAM с запасом для KV-кэша). Инференс с полной точностью помещается на одной H100 80GB при точности FP16 (~5 ГБ).
GemmaSheep-2B-LORA-TUNED 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 GemmaSheep-2B-LORA-TUNED
Бесплатна ли GemmaSheep-2B-LORA-TUNED в использовании?
GemmaSheep-2B-LORA-TUNED 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 GemmaSheep-2B-LORA-TUNED 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 GemmaSheep-2B-LORA-TUNED?
Приблизительно 2 ГБ при квантизации Q4 или 5 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить GemmaSheep-2B-LORA-TUNED локально?
Да. GemmaSheep-2B-LORA-TUNED имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём GemmaSheep-2B-LORA-TUNED лучше всего?
GemmaSheep-2B-LORA-TUNED хорошо подходит для чат и маршрутизация с низкой задержкой, маршрутизация и сортировка запросов, классификация текста.
Как использовать GemmaSheep-2B-LORA-TUNED в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ eduardo-alvarez в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте GemmaSheep-2B-LORA-TUNED на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано eduardo-alvarez 12 апреля 2024 г.. Источник: https://huggingface.co/eduardo-alvarez/GemmaSheep-2B-LORA-TUNED