CycleReviewer-ML-Llama-3.1-8B
CycleReviewer-ML-Llama-3.1-8B от WestlakeNLP — вмещает 8 миллиардов параметров в чат модель. CycleReviewer-ML-Llama-3.1-8B is an open-weights chat model with roughly 8 billion parameters.
by WestlakeNLP · 8B параметров
Лучше всего подходит для
Способы использования CycleReviewer-ML-Llama-3.1-8B в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ WestlakeNLP. osFoundry автоматически обнаружит CycleReviewer-ML-Llama-3.1-8B — 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
CycleReviewer-ML-Llama-3.1-8B 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 CycleReviewer-ML-Llama-3.1-8B
CycleReviewer-ML-Llama-3.1-8B 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 (~20 ГБ).
CycleReviewer-ML-Llama-3.1-8B 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 CycleReviewer-ML-Llama-3.1-8B
Бесплатна ли CycleReviewer-ML-Llama-3.1-8B в использовании?
CycleReviewer-ML-Llama-3.1-8B 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 CycleReviewer-ML-Llama-3.1-8B 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 CycleReviewer-ML-Llama-3.1-8B?
Приблизительно 5 ГБ при квантизации Q4 или 20 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить CycleReviewer-ML-Llama-3.1-8B локально?
Да. CycleReviewer-ML-Llama-3.1-8B имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём CycleReviewer-ML-Llama-3.1-8B лучше всего?
CycleReviewer-ML-Llama-3.1-8B хорошо подходит для text generation.
Как использовать CycleReviewer-ML-Llama-3.1-8B в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ WestlakeNLP в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте CycleReviewer-ML-Llama-3.1-8B на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано WestlakeNLP 14 февраля 2025 г.. Источник: https://huggingface.co/WestlakeNLP/CycleReviewer-ML-Llama-3.1-8B