lemexp-task1-v3-template_small-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-normal-eos
Выпущенная yalhessi в 2025 году, lemexp-task1-v3-template_small-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-normal-eos — это 1-миллиардная параметрическая чат модель. lemexp-task1-v3-template_small-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-normal-eos is an open-weights chat model with roughly 1 billion parameters.
by yalhessi · 1B параметров
Лучше всего подходит для
- чат и маршрутизация с низкой задержкой
- маршрутизация и сортировка запросов
- классификация текста
Способы использования lemexp-task1-v3-template_small-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-normal-eos в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ yalhessi. osFoundry автоматически обнаружит lemexp-task1-v3-template_small-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-normal-eos — 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
lemexp-task1-v3-template_small-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-normal-eos 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 lemexp-task1-v3-template_small-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-normal-eos
lemexp-task1-v3-template_small-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-normal-eos работает на одном потребительском GPU объёмом 16 ГБ (~1 ГБ VRAM с запасом для KV-кэша). Инференс с полной точностью помещается на одной H100 80GB при точности FP16 (~3 ГБ).
lemexp-task1-v3-template_small-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-normal-eos 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 lemexp-task1-v3-template_small-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-normal-eos
Бесплатна ли lemexp-task1-v3-template_small-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-normal-eos в использовании?
lemexp-task1-v3-template_small-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-normal-eos 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 lemexp-task1-v3-template_small-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-normal-eos 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 lemexp-task1-v3-template_small-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-normal-eos?
Приблизительно 1 ГБ при квантизации Q4 или 3 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить lemexp-task1-v3-template_small-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-normal-eos локально?
Да. lemexp-task1-v3-template_small-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-normal-eos имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём lemexp-task1-v3-template_small-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-normal-eos лучше всего?
lemexp-task1-v3-template_small-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-normal-eos хорошо подходит для чат и маршрутизация с низкой задержкой, маршрутизация и сортировка запросов, классификация текста.
Как использовать lemexp-task1-v3-template_small-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-normal-eos в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ yalhessi в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте lemexp-task1-v3-template_small-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-normal-eos на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано yalhessi 20 октября 2025 г.. Источник: https://huggingface.co/yalhessi/lemexp-task1-v3-template_small-deepseek-coder-1.3b-base-8lr-12epochs-normal-eos