llava-llama-3-8b-text-encoder-tokenizer
llava-llama-3-8b-text-encoder-tokenizer — это 8-миллиардная параметрическая чат модель от Kijai, выпущенная 3 декабря 2024 г.. llava-llama-3-8b-text-encoder-tokenizer is an open-weights chat model with roughly 8 billion parameters.
by Kijai · 8B параметров
Лучше всего подходит для
- чат и маршрутизация с низкой задержкой
- маршрутизация и сортировка запросов
- классификация текста
Способы использования llava-llama-3-8b-text-encoder-tokenizer в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ Kijai. osFoundry автоматически обнаружит llava-llama-3-8b-text-encoder-tokenizer — 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
llava-llama-3-8b-text-encoder-tokenizer 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 llava-llama-3-8b-text-encoder-tokenizer
llava-llama-3-8b-text-encoder-tokenizer работает на одном потребительском GPU объёмом 16 ГБ (~5 ГБ VRAM с запасом для KV-кэша). Инференс с полной точностью помещается на одной H100 80GB при точности FP16 (~20 ГБ).
llava-llama-3-8b-text-encoder-tokenizer 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 llava-llama-3-8b-text-encoder-tokenizer
Бесплатна ли llava-llama-3-8b-text-encoder-tokenizer в использовании?
llava-llama-3-8b-text-encoder-tokenizer 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 llava-llama-3-8b-text-encoder-tokenizer 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 llava-llama-3-8b-text-encoder-tokenizer?
Приблизительно 5 ГБ при квантизации Q4 или 20 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить llava-llama-3-8b-text-encoder-tokenizer локально?
Да. llava-llama-3-8b-text-encoder-tokenizer имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём llava-llama-3-8b-text-encoder-tokenizer лучше всего?
llava-llama-3-8b-text-encoder-tokenizer хорошо подходит для чат и маршрутизация с низкой задержкой, маршрутизация и сортировка запросов, классификация текста.
Как использовать llava-llama-3-8b-text-encoder-tokenizer в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ Kijai в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте llava-llama-3-8b-text-encoder-tokenizer на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано Kijai 3 декабря 2024 г.. Источник: https://huggingface.co/Kijai/llava-llama-3-8b-text-encoder-tokenizer