opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill
Выпущенная opensearch-project в 2024 году, opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill — это эмбеддинг модель. opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill is an open-weights embed model.
by opensearch-project
Лучше всего подходит для
Способы использования opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ opensearch-project. osFoundry автоматически обнаружит opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill — 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
opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill 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.
opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill в сравнении с похожими моделями
| Модель | Организация | Параметры | Контекст | Цена ввода | Самостоятельный хостинг |
|---|
| opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill | opensearch-project | — | — | Free (local) | Да |
| vram-16 | unslothai | — | — | Free (local) | Да |
| S-PubMedBert-MS-MARCO | pritamdeka | — | — | Free (local) | Да |
| msmarco-bert-base-dot-v5 | sentence-transformers | — | — | Free (local) | Да |
Лицензия
Не указано — Условия лицензии не указаны — проверьте карточку исходной модели перед коммерческим использованием.
Сверьтесь с документацией исходного проекта.
Частые вопросы о opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill
Бесплатна ли opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill в использовании?
opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill 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 opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill 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 opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill локально?
Да. opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill лучше всего?
opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill хорошо подходит для feature extraction.
Как использовать opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ opensearch-project в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано opensearch-project 17 июля 2024 г.. Источник: https://huggingface.co/opensearch-project/opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill