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Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2

sao10k/l3.1-euryale-70b

टेक्स्टइनपुट: text131K28 अग॰ 2024 को जोड़ा गया

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Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 89% ज़्यादा है।
1,31,072 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00446 है।

Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 के बारे में

Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2, Sao10K का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो एक ऐसा प्रोवाइडर है जिसे रचनात्मक लेखन और रोलप्ले के लिए बनाए गए फाइन-ट्यून के लिए जाना जाता है। यह Llama 3.1 70B पर आधारित है और Euryale L3 70B v2.1 का उत्तराधिकारी है। प्रोवाइडर इसे रचनात्मक रोलप्ले पर केंद्रित बताता है, इसलिए यह सामान्य प्रयोजन के सहायक कार्यों के बजाय कथा और पात्र-संचालित संवाद के लिए ट्यून किए गए ओपन-वेट शैली के मॉडलों की श्रेणी में आता है।

मॉडल टेक्स्ट इनपुट लेता है और टेक्स्ट आउटपुट देता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 131072 टोकन है, जो इतनी बड़ी है कि एक ही अनुरोध में लंबी बातचीत, विस्तारित दृश्य या बड़े दस्तावेज़ रख सके। अधिकतम आउटपुट 16384 टोकन है, इसलिए एक प्रतिक्रिया काफी लंबी हो सकती है, हालांकि यह इनपुट विंडो से छोटी है। इसका नॉलेज कटऑफ 2023-12-31 है, जो मायने रखता है अगर आपका कार्य उस तारीख के बाद की घटनाओं पर निर्भर करता है। समर्थित अनुरोध पैरामीटर में temperature, top_p, top_k, min_p, repetition_penalty, frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias, seed, stop, max_tokens और structured_outputs शामिल हैं।

व्यावहारिक उपयोग इस प्रोफ़ाइल से निकलते हैं। रचनात्मक रोलप्ले और पात्र चैट सबसे स्पष्ट उपयुक्तता हैं, क्योंकि मॉडल इन्हीं के लिए ट्यून किया गया था। लंबी फिक्शन, दृश्य निरंतरता और इंटरैक्टिव स्टोरीटेलिंग भी बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो के अनुकूल हैं, क्योंकि आप बहुत सारी पूर्व कथा को बिना काटे प्रॉम्प्ट में रख सकते हैं। सैंपलिंग पैरामीटर आपको टोन और पुनरावृत्ति पर सूक्ष्म नियंत्रण देते हैं, जो तब मदद करता है जब आप लंबे सत्र में एक जैसी पात्र आवाज़ चाहते हैं। structured_outputs तब उपयोगी हो सकते हैं जब आप चाहते हैं कि मॉडल मुक्त गद्य से अधिक पूर्वानुमेय कुछ लौटाए, उदाहरण के लिए रोलप्ले पाइपलाइन के भीतर एक दृश्य सारांश या फ़ील्ड का सेट।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "sao10k/l3.1-euryale-70b" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूंकि इंटरफ़ेस OpenAI-संगत है, आप एक मौजूदा OpenAI क्लाइंट को api14 के बेस URL पर इंगित कर सकते हैं और उस आईडी को model फ़ील्ड में पास कर सकते हैं। अनुरोध ऊपर सूचीबद्ध पैरामीटर का समर्थन करता है, इसलिए आप आवश्यकतानुसार temperature, top_p, top_k, min_p, repetition_penalty, frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias, seed, stop, max_tokens और structured_outputs सेट कर सकते हैं। पृष्ठ पर एक लाइव मूल्य तालिका लागत को कवर करती है।

एक सीमा ध्यान में रखनी है, 2023-12-31 का नॉलेज कटऑफ, इसलिए नई जानकारी की आवश्यकता वाली कोई भी चीज़ मॉडल से स्वयं नहीं आएगी। 16384 टोकन की आउटपुट सीमा का अर्थ यह भी है कि बहुत लंबी निरंतरताएं कई कॉल में बनाई जानी चाहिए। अगर आपका कार्य रचनात्मक लेखन के बजाय तथ्यात्मक प्रश्न उत्तर, कोड जनरेशन या टूल उपयोग है, तो सामान्य प्रयोजन का मॉडल बेहतर फिट हो सकता है।

Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "sao10k/l3.1-euryale-70b" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "sao10k/l3.1-euryale-70b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltylogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyseedstopstructured_outputstemperaturetop_ktop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 1,31,072
अधिकतम आउटपुट: 16,384
इनपुट: text
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2023-12-31

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 API की कीमत कितनी है?: Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 की कीमत इनपुट $2.98 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 की context window कितनी है?: Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 हर request में 1,31,072 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 16,384 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 क्या कर सकता है?: Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह structured JSON output सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "sao10k/l3.1-euryale-70b" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Qwen2.5 Coder 32B Instruct, Perceptron: Perceptron Mk1.5, Perceptron: Perceptron Mk1। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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