NV-EmbedCode-7b-v1
NV-EmbedCode-7b-v1 от nvidia — вмещает 7 миллиардов параметров в эмбеддинг модель. NV-EmbedCode-7b-v1 is an open-weights embed model with roughly 7 billion parameters.
by nvidia · 7B параметров
Лучше всего подходит для
Способы использования NV-EmbedCode-7b-v1 в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ nvidia. osFoundry автоматически обнаружит NV-EmbedCode-7b-v1 — 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
NV-EmbedCode-7b-v1 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 NV-EmbedCode-7b-v1
NV-EmbedCode-7b-v1 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).
NV-EmbedCode-7b-v1 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 NV-EmbedCode-7b-v1
Бесплатна ли NV-EmbedCode-7b-v1 в использовании?
NV-EmbedCode-7b-v1 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 NV-EmbedCode-7b-v1 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 NV-EmbedCode-7b-v1?
Приблизительно 5 ГБ при квантизации Q4 или 17 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить NV-EmbedCode-7b-v1 локально?
Да. NV-EmbedCode-7b-v1 имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём NV-EmbedCode-7b-v1 лучше всего?
NV-EmbedCode-7b-v1 хорошо подходит для sentence similarity.
Как использовать NV-EmbedCode-7b-v1 в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ nvidia в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте NV-EmbedCode-7b-v1 на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано nvidia 10 июля 2025 г.. Источник: https://huggingface.co/nvidia/NV-EmbedCode-7b-v1