Llama-3.2-3B-claude-3.7-sonnet-reasoning-distilled
Созданная reedmayhew, Llama-3.2-3B-claude-3.7-sonnet-reasoning-distilled — это 3-миллиардная параметрическая чат модель. Llama-3.2-3B-claude-3.7-sonnet-reasoning-distilled is an open-weights chat model with roughly 3 billion parameters.
by reedmayhew · 3B параметров
Лучше всего подходит для
- чат и маршрутизация с низкой задержкой
- маршрутизация и сортировка запросов
- классификация текста
Способы использования Llama-3.2-3B-claude-3.7-sonnet-reasoning-distilled в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ reedmayhew. osFoundry автоматически обнаружит Llama-3.2-3B-claude-3.7-sonnet-reasoning-distilled — 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
Llama-3.2-3B-claude-3.7-sonnet-reasoning-distilled 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 Llama-3.2-3B-claude-3.7-sonnet-reasoning-distilled
Llama-3.2-3B-claude-3.7-sonnet-reasoning-distilled работает на одном потребительском GPU объёмом 16 ГБ (~2 ГБ VRAM с запасом для KV-кэша). Инференс с полной точностью помещается на одной H100 80GB при точности FP16 (~8 ГБ).
Llama-3.2-3B-claude-3.7-sonnet-reasoning-distilled в сравнении с похожими моделями
| Модель | Организация | Параметры | Контекст | Цена ввода | Самостоятельный хостинг |
|---|
| Llama-3.2-3B-claude-3.7-sonnet-reasoning-distilled | reedmayhew | 3B | — | Free (local) | Да |
| LFM2-2.6B-4bit | mlx-community | 3B | — | Free (local) | Да |
| raw-3b | klein9692 | 3B | — | Free (local) | Да |
| palmyra-3B | Writer | 3B | — | 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 Llama-3.2-3B-claude-3.7-sonnet-reasoning-distilled
Бесплатна ли Llama-3.2-3B-claude-3.7-sonnet-reasoning-distilled в использовании?
Llama-3.2-3B-claude-3.7-sonnet-reasoning-distilled 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 Llama-3.2-3B-claude-3.7-sonnet-reasoning-distilled 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 Llama-3.2-3B-claude-3.7-sonnet-reasoning-distilled?
Приблизительно 2 ГБ при квантизации Q4 или 8 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить Llama-3.2-3B-claude-3.7-sonnet-reasoning-distilled локально?
Да. Llama-3.2-3B-claude-3.7-sonnet-reasoning-distilled имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём Llama-3.2-3B-claude-3.7-sonnet-reasoning-distilled лучше всего?
Llama-3.2-3B-claude-3.7-sonnet-reasoning-distilled хорошо подходит для чат и маршрутизация с низкой задержкой, маршрутизация и сортировка запросов, классификация текста.
Как использовать Llama-3.2-3B-claude-3.7-sonnet-reasoning-distilled в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ reedmayhew в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте Llama-3.2-3B-claude-3.7-sonnet-reasoning-distilled на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано reedmayhew 24 марта 2025 г.. Источник: https://huggingface.co/reedmayhew/Llama-3.2-3B-claude-3.7-sonnet-reasoning-distilled