TinyLLaVA-Qwen2-0.5B-SigLIP
Созданная Zhang199, TinyLLaVA-Qwen2-0.5B-SigLIP — это 1-миллиардная параметрическая генерация изображений модель. TinyLLaVA-Qwen2-0.5B-SigLIP is an open-weights image model with roughly 1 billion parameters.
by Zhang199 · 1B параметров
Лучше всего подходит для
Способы использования TinyLLaVA-Qwen2-0.5B-SigLIP в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ Zhang199. osFoundry автоматически обнаружит TinyLLaVA-Qwen2-0.5B-SigLIP — 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
TinyLLaVA-Qwen2-0.5B-SigLIP 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 TinyLLaVA-Qwen2-0.5B-SigLIP
TinyLLaVA-Qwen2-0.5B-SigLIP 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).
TinyLLaVA-Qwen2-0.5B-SigLIP 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 TinyLLaVA-Qwen2-0.5B-SigLIP
Бесплатна ли TinyLLaVA-Qwen2-0.5B-SigLIP в использовании?
TinyLLaVA-Qwen2-0.5B-SigLIP 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 TinyLLaVA-Qwen2-0.5B-SigLIP 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 TinyLLaVA-Qwen2-0.5B-SigLIP?
Приблизительно 1 ГБ при квантизации Q4 или 3 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить TinyLLaVA-Qwen2-0.5B-SigLIP локально?
Да. TinyLLaVA-Qwen2-0.5B-SigLIP имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём TinyLLaVA-Qwen2-0.5B-SigLIP лучше всего?
TinyLLaVA-Qwen2-0.5B-SigLIP хорошо подходит для image text to text.
Как использовать TinyLLaVA-Qwen2-0.5B-SigLIP в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ Zhang199 в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте TinyLLaVA-Qwen2-0.5B-SigLIP на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано Zhang199 21 июля 2024 г.. Источник: https://huggingface.co/Zhang199/TinyLLaVA-Qwen2-0.5B-SigLIP