wavjepa-nat-base
Созданная labhamlet, wavjepa-nat-base — это эмбеддинг модель. wavjepa-nat-base is an open-weights embed model.
by labhamlet
Лучше всего подходит для
Способы использования wavjepa-nat-base в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ labhamlet. osFoundry автоматически обнаружит wavjepa-nat-base — 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
wavjepa-nat-base 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.
wavjepa-nat-base 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 wavjepa-nat-base
Бесплатна ли wavjepa-nat-base в использовании?
wavjepa-nat-base 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 wavjepa-nat-base 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 wavjepa-nat-base локально?
Да. wavjepa-nat-base имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём wavjepa-nat-base лучше всего?
wavjepa-nat-base хорошо подходит для feature extraction.
Как использовать wavjepa-nat-base в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ labhamlet в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте wavjepa-nat-base на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано labhamlet 4 ноября 2025 г.. Источник: https://huggingface.co/labhamlet/wavjepa-nat-base