7B
由 CausalLM 发布于 2023 年，7B 是一款 7 十亿参数 对话模型。7B is an open-weights chat model with roughly 7 billion parameters.
by CausalLM · 7B 参数
最佳适用场景
在 osFoundry 中使用 7B 的方式
使用您自己的密钥接入（BYOK）
打开密钥对话框并粘贴您的 CausalLM API 密钥。osFoundry 会自动发现 7B——在 Pipeline 标签中将其分配给 Maestro 角色（router、direct、orchestrator 或 fallback），即可在每次对话中启用。您的密钥、您的服务商账户——零 token 加价。
部署专属端点
7B 为开源权重模型——可在本地免费运行，或在您的工作区部署专属 GPU 端点以获得无速率限制的预留算力。
在 Room App 中使用
Room App 在 manifest 中声明 AI 功能，然后通过 invokeAI 调用：
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
从您自己的应用中调用
模型接入工作区后，您可将其托管为 API，并从您自己的服务、脚本或 CI 中（osFoundry 之外）访问。
什么硬件可以运行 7B
7B 可在单张 16GB 消费级 GPU上运行（约 5 GB VRAM，含 KV-cache 余量）。全精度推理可在单张 H100 80GB 上以 FP16 精度运行（约 17 GB）。
7B 与同类模型对比
许可证
未指定 — 许可证条款未指定——商业使用前请核对上游模型卡。
请查阅上游文档。
关于 7B 的常见问题
7B 可以免费使用吗？
7B 在您自己的硬件上本地运行时可免费使用。通过 osFoundry 的托管访问按用量计费（输入 Free (local)，输出 Free (local)）。您可随时在本地与托管方式之间切换。
我可以将 7B 用于商业用途吗？
允许有条件的商业使用。 许可证条款未指定——商业使用前请核对上游模型卡。 请查阅上游文档。
7B 需要多少 VRAM？
Q4 量化下约 5 GB，FP16 全精度下约 17 GB。可在单张 24GB 消费级 GPU 上运行。
我可以在本地运行 7B 吗？
可以。7B 为开源权重模型，可在工作站 GPU 上本地运行。osFoundry 的本地运行时负责模型加载、量化与路由。
7B 最擅长什么？
7B 非常适合text generation。
如何在 osFoundry 中使用 7B？
在密钥对话框中粘贴您的 CausalLM API 密钥（若为可自托管的开源权重模型，则部署其权重），在 Pipeline 标签中将 7B 分配给某个 Maestro 角色，然后即可在对话、通过 invokeAI 的 Room App 或您自己的应用中使用。
由 CausalLM 发布，发布日期 2023年10月22日。 来源：https://huggingface.co/CausalLM/7B