langcache-embed-v1
langcache-embed-v1 (redis, 2025) — это эмбеддинг модель. langcache-embed-v1 is an open-weights embed model.
by redis
Лучше всего подходит для
Способы использования langcache-embed-v1 в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ redis. osFoundry автоматически обнаружит langcache-embed-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
langcache-embed-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.
langcache-embed-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 langcache-embed-v1
Бесплатна ли langcache-embed-v1 в использовании?
langcache-embed-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 langcache-embed-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.
Можно ли запустить langcache-embed-v1 локально?
Да. langcache-embed-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 langcache-embed-v1 лучше всего?
langcache-embed-v1 хорошо подходит для sentence similarity.
Как использовать langcache-embed-v1 в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ redis в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте langcache-embed-v1 на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано redis 21 марта 2025 г.. Источник: https://huggingface.co/redis/langcache-embed-v1