Image-Classification-using-EANet
Image-Classification-using-EANet от keras-io — представляет собой генерация изображений модель. Image-Classification-using-EANet is an open-weights image model.
by keras-io
Лучше всего подходит для
Способы использования Image-Classification-using-EANet в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ keras-io. osFoundry автоматически обнаружит Image-Classification-using-EANet — 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
Image-Classification-using-EANet 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.
Image-Classification-using-EANet 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 Image-Classification-using-EANet
Бесплатна ли Image-Classification-using-EANet в использовании?
Image-Classification-using-EANet 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 Image-Classification-using-EANet 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 Image-Classification-using-EANet локально?
Да. Image-Classification-using-EANet имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём Image-Classification-using-EANet лучше всего?
Image-Classification-using-EANet хорошо подходит для image classification.
Как использовать Image-Classification-using-EANet в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ keras-io в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте Image-Classification-using-EANet на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано keras-io 2 марта 2022 г.. Источник: https://huggingface.co/keras-io/Image-Classification-using-EANet