interview-eval_-_zephyr-7b-math-case-6-ep1-gguf
interview-eval_-_zephyr-7b-math-case-6-ep1-gguf от RichardErkhov — вмещает 7 миллиардов параметров в чат модель. interview-eval_-_zephyr-7b-math-case-6-ep1-gguf is an open-weights chat model with roughly 7 billion parameters.
by RichardErkhov · 7B параметров
Лучше всего подходит для
- чат и маршрутизация с низкой задержкой
- маршрутизация и сортировка запросов
- классификация текста
Способы использования interview-eval_-_zephyr-7b-math-case-6-ep1-gguf в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ RichardErkhov. osFoundry автоматически обнаружит interview-eval_-_zephyr-7b-math-case-6-ep1-gguf — 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
interview-eval_-_zephyr-7b-math-case-6-ep1-gguf 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 interview-eval_-_zephyr-7b-math-case-6-ep1-gguf
interview-eval_-_zephyr-7b-math-case-6-ep1-gguf 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).
interview-eval_-_zephyr-7b-math-case-6-ep1-gguf в сравнении с похожими моделями
| Модель | Организация | Параметры | Контекст | Цена ввода | Самостоятельный хостинг |
|---|
| interview-eval_-_zephyr-7b-math-case-6-ep1-gguf | RichardErkhov | 7B | — | Free (local) | Да |
| Quasar-3.1-7B-i1-GGUF | mradermacher | 7B | — | Free (local) | Да |
| Qwen2.5-7B-n8n | npv2k1 | 7B | — | Free (local) | Да |
| Qwen-2.5-Coder-7B | EasierAI | 7B | — | 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 interview-eval_-_zephyr-7b-math-case-6-ep1-gguf
Бесплатна ли interview-eval_-_zephyr-7b-math-case-6-ep1-gguf в использовании?
interview-eval_-_zephyr-7b-math-case-6-ep1-gguf 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 interview-eval_-_zephyr-7b-math-case-6-ep1-gguf 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 interview-eval_-_zephyr-7b-math-case-6-ep1-gguf?
Приблизительно 5 ГБ при квантизации Q4 или 17 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить interview-eval_-_zephyr-7b-math-case-6-ep1-gguf локально?
Да. interview-eval_-_zephyr-7b-math-case-6-ep1-gguf имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём interview-eval_-_zephyr-7b-math-case-6-ep1-gguf лучше всего?
interview-eval_-_zephyr-7b-math-case-6-ep1-gguf хорошо подходит для чат и маршрутизация с низкой задержкой, маршрутизация и сортировка запросов, классификация текста.
Как использовать interview-eval_-_zephyr-7b-math-case-6-ep1-gguf в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ RichardErkhov в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте interview-eval_-_zephyr-7b-math-case-6-ep1-gguf на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано RichardErkhov 10 апреля 2025 г.. Источник: https://huggingface.co/RichardErkhov/interview-eval_-_zephyr-7b-math-case-6-ep1-gguf