retrico-lm-2b-sft-uptrained-v2
Созданная knowledgator, retrico-lm-2b-sft-uptrained-v2 — это 2-миллиардная параметрическая чат модель. retrico-lm-2b-sft-uptrained-v2 is an open-weights chat model with roughly 2 billion parameters.
by knowledgator · 2B параметров
Лучше всего подходит для
Способы использования retrico-lm-2b-sft-uptrained-v2 в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ knowledgator. osFoundry автоматически обнаружит retrico-lm-2b-sft-uptrained-v2 — 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
retrico-lm-2b-sft-uptrained-v2 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 retrico-lm-2b-sft-uptrained-v2
retrico-lm-2b-sft-uptrained-v2 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).
retrico-lm-2b-sft-uptrained-v2 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 retrico-lm-2b-sft-uptrained-v2
Бесплатна ли retrico-lm-2b-sft-uptrained-v2 в использовании?
retrico-lm-2b-sft-uptrained-v2 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 retrico-lm-2b-sft-uptrained-v2 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 retrico-lm-2b-sft-uptrained-v2?
Приблизительно 2 ГБ при квантизации Q4 или 5 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить retrico-lm-2b-sft-uptrained-v2 локально?
Да. retrico-lm-2b-sft-uptrained-v2 имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём retrico-lm-2b-sft-uptrained-v2 лучше всего?
retrico-lm-2b-sft-uptrained-v2 хорошо подходит для text generation.
Как использовать retrico-lm-2b-sft-uptrained-v2 в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ knowledgator в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте retrico-lm-2b-sft-uptrained-v2 на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано knowledgator 22 апреля 2026 г.. Источник: https://huggingface.co/knowledgator/retrico-lm-2b-sft-uptrained-v2