Bagel-Hermes-34B-Slerp
Созданная Weyaxi, Bagel-Hermes-34B-Slerp — это 34-миллиардная параметрическая чат модель. Bagel-Hermes-34B-Slerp is an open-weights chat model with roughly 34 billion parameters.
by Weyaxi · 34B параметров
Лучше всего подходит для
Способы использования Bagel-Hermes-34B-Slerp в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ Weyaxi. osFoundry автоматически обнаружит Bagel-Hermes-34B-Slerp — 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
Bagel-Hermes-34B-Slerp 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 Bagel-Hermes-34B-Slerp
Bagel-Hermes-34B-Slerp работает на потребительском или рабочем GPU объёмом 24 ГБ (~21 ГБ VRAM с запасом для KV-кэша). Инференс с полной точностью требует H200 141GB или 2x A100 80GB при FP16 (~82 ГБ).
Bagel-Hermes-34B-Slerp в сравнении с похожими моделями
| Модель | Организация | Параметры | Контекст | Цена ввода | Самостоятельный хостинг |
|---|
| Bagel-Hermes-34B-Slerp | Weyaxi | 34B | — | Free (local) | Да |
| 34b-beta | CausalLM | 34B | — | Free (local) | Да |
| ReflectionCoder-CL-34B | SenseLLM | 34B | — | Free (local) | Да |
| Smaug-34B-v0.1 | abacusai | 34B | — | 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 Bagel-Hermes-34B-Slerp
Бесплатна ли Bagel-Hermes-34B-Slerp в использовании?
Bagel-Hermes-34B-Slerp 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 Bagel-Hermes-34B-Slerp 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 Bagel-Hermes-34B-Slerp?
Приблизительно 21 ГБ при квантизации Q4 или 82 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить Bagel-Hermes-34B-Slerp локально?
Да. Bagel-Hermes-34B-Slerp имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём Bagel-Hermes-34B-Slerp лучше всего?
Bagel-Hermes-34B-Slerp хорошо подходит для text generation.
Как использовать Bagel-Hermes-34B-Slerp в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ Weyaxi в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте Bagel-Hermes-34B-Slerp на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано Weyaxi 12 января 2024 г.. Источник: https://huggingface.co/Weyaxi/Bagel-Hermes-34B-Slerp