Linq-Embed-Mistral
Выпущенная Linq-AI-Research в 2024 году, Linq-Embed-Mistral — это эмбеддинг модель. Linq-Embed-Mistral is an open-weights embed model.
by Linq-AI-Research
Лучше всего подходит для
Способы использования Linq-Embed-Mistral в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ Linq-AI-Research. osFoundry автоматически обнаружит Linq-Embed-Mistral — 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
Linq-Embed-Mistral 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.
Linq-Embed-Mistral 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 Linq-Embed-Mistral
Бесплатна ли Linq-Embed-Mistral в использовании?
Linq-Embed-Mistral 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 Linq-Embed-Mistral 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 Linq-Embed-Mistral локально?
Да. Linq-Embed-Mistral имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём Linq-Embed-Mistral лучше всего?
Linq-Embed-Mistral хорошо подходит для feature extraction.
Как использовать Linq-Embed-Mistral в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ Linq-AI-Research в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте Linq-Embed-Mistral на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано Linq-AI-Research 29 мая 2024 г.. Источник: https://huggingface.co/Linq-AI-Research/Linq-Embed-Mistral