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Moondream·Vision / Multimodal·Apache-2.0·Moondream·2024

Moondream 2 (vision): hardware e adequação ao negócio

  • Vision

Um modelo de visão-linguagem pequeno e com licença aberta para Q&A de imagens no dispositivo e legendagem. A capacidade é limitada pelo tamanho; verifique a pegada real para as suas entradas.

Parâmetros
~1.8B
Contexto
~2K tokens
Implantação
local
VRAM a 4 bits
~1.5GB

Para que serve o Moondream 2 (vision)

  • Q&A de imagens no dispositivo
  • Legendagem
  • Verificações visuais leves
visão minúsculaedgelegendagemQ&A visual

Melhores opções de quantização

Memória aproximada por quantização (pesos + cache KV com contexto moderado). Trate como ±.

Quant.~MemóriaQuando usar
Q4_K_M~1.5GBMelhor equilíbrio tamanho/qualidade — a opção padrão habitual para servir localmente.
Q8_0~2.5GBMaior fidelidade; ~1,7× a memória de 4 bits.
FP16~4GBPrecisão completa; maior pegada, melhor qualidade.

Executar o Moondream 2 (vision) localmente

Descarregue e execute com Ollama, ou obtenha os pesos no Hugging Face.

$ ollama run moondream
Repositório Hugging Face
vikhyatk/moondream2

Hardware compatível

Dispositivos do nosso catálogo avaliados para o Moondream 2 (vision), primeiro os que melhor se adequam.

  • Supermicro 8x H100 SuperServer
    Supermicro · AI Servers

    Cabe em FP16 (~4GB) com ~559.2GB de margem — cerca de 140 instâncias em simultâneo.

    FP16 · ~4GBCorre bem
  • Dell PowerEdge XE9680
    Dell · AI Servers

    Cabe em FP16 (~4GB) com ~559.2GB de margem — cerca de 140 instâncias em simultâneo.

    FP16 · ~4GBCorre bem
  • AMD Instinct MI300X
    AMD · Datacenter GPUs

    Cabe em FP16 (~4GB) com ~165GB de margem — cerca de 42 instâncias em simultâneo.

    FP16 · ~4GBCorre bem
  • NVIDIA H200 (141GB)
    NVIDIA · Datacenter GPUs

    Cabe em FP16 (~4GB) com ~120.1GB de margem — cerca de 31 instâncias em simultâneo.

    FP16 · ~4GBCorre bem
  • Cloud H200 141GB (profile)
    Cloud · Cloud GPU Profiles

    Cabe em FP16 (~4GB) com ~120.1GB de margem — cerca de 31 instâncias em simultâneo.

    FP16 · ~4GBCorre bem
  • NVIDIA H100 (80GB)
    NVIDIA · Datacenter GPUs

    Cabe em FP16 (~4GB) com ~66.4GB de margem — cerca de 17 instâncias em simultâneo.

    FP16 · ~4GBCorre bem
  • Cloud H100 80GB (profile)
    Cloud · Cloud GPU Profiles

    Cabe em FP16 (~4GB) com ~66.4GB de margem — cerca de 17 instâncias em simultâneo.

    FP16 · ~4GBCorre bem
  • HP Z8 Fury G5 Workstation
    HP · AI Workstations

    Cabe em FP16 (~4GB) com ~80.5GB de margem — cerca de 21 instâncias em simultâneo.

    FP16 · ~4GBCorre bem
  • Lenovo ThinkStation PX Workstation
    Lenovo · AI Workstations

    Cabe em FP16 (~4GB) com ~80.5GB de margem — cerca de 21 instâncias em simultâneo.

    FP16 · ~4GBCorre bem
  • Supermicro AI Workstation
    Supermicro · AI Workstations

    Cabe em FP16 (~4GB) com ~80.5GB de margem — cerca de 21 instâncias em simultâneo.

    FP16 · ~4GBCorre bem

Use dentro do AI Business OS

Moondream 2 (vision) adequa-se a estes arquétipos de agente do AI Business OS:

Um modelo é apenas o motor. Dentro do AI Business OS é envolvido com permissões, ferramentas, conectores, RAG e auditoria para que possa fazer trabalho de negócio em segurança — veja como funciona o AI Business OS →

Perguntas frequentes

Que hardware preciso para executar o Moondream 2 (vision)?+

A 4 bits precisa de cerca de ~1.5GB de memória utilizável. A opção auto-alojável mínima no nosso catálogo é a NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB. Para uma execução confortável recomendamos a Supermicro 8x H100 SuperServer.

Que quantização devo usar para o Moondream 2 (vision)?+

Q4_K_M é a opção padrão habitual — o melhor equilíbrio tamanho/qualidade. Passe para Q8_0 ou FP16 se tiver memória de sobra e quiser maior fidelidade.

Devo executar o Moondream 2 (vision) localmente ou na nuvem?+

Para o Moondream 2 (vision) recomenda-se local primeiro. Cabe confortavelmente em hardware próprio, mantendo os dados privados e os custos previsíveis.

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