llama2_7b-SSFT-WaRP_original_space_freeze_30
Созданная kmseong, llama2_7b-SSFT-WaRP_original_space_freeze_30 — это 7-миллиардная параметрическая чат модель. llama2_7b-SSFT-WaRP_original_space_freeze_30 is an open-weights chat model with roughly 7 billion parameters.
by kmseong · 7B параметров
Лучше всего подходит для
Способы использования llama2_7b-SSFT-WaRP_original_space_freeze_30 в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ kmseong. osFoundry автоматически обнаружит llama2_7b-SSFT-WaRP_original_space_freeze_30 — 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
llama2_7b-SSFT-WaRP_original_space_freeze_30 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 llama2_7b-SSFT-WaRP_original_space_freeze_30
llama2_7b-SSFT-WaRP_original_space_freeze_30 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 (~17 ГБ).
llama2_7b-SSFT-WaRP_original_space_freeze_30 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 llama2_7b-SSFT-WaRP_original_space_freeze_30
Бесплатна ли llama2_7b-SSFT-WaRP_original_space_freeze_30 в использовании?
llama2_7b-SSFT-WaRP_original_space_freeze_30 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 llama2_7b-SSFT-WaRP_original_space_freeze_30 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 llama2_7b-SSFT-WaRP_original_space_freeze_30?
Приблизительно 5 ГБ при квантизации Q4 или 17 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить llama2_7b-SSFT-WaRP_original_space_freeze_30 локально?
Да. llama2_7b-SSFT-WaRP_original_space_freeze_30 имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём llama2_7b-SSFT-WaRP_original_space_freeze_30 лучше всего?
llama2_7b-SSFT-WaRP_original_space_freeze_30 хорошо подходит для text generation.
Как использовать llama2_7b-SSFT-WaRP_original_space_freeze_30 в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ kmseong в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте llama2_7b-SSFT-WaRP_original_space_freeze_30 на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано kmseong 30 апреля 2026 г.. Источник: https://huggingface.co/kmseong/llama2_7b-SSFT-WaRP_original_space_freeze_30