Riva-Translate-4B-Instruct-v1.1 — NVIDIA-ның жазбаша аудармаға арналған мамандандырылған моделі. Ол жеке сөйлемдермен және құжаттармен жұмыс істейді: мәтінді қабылдап, таңдалған тілдегі мәтінді қайтарады. Мұндай формат көптілді материалдар дайындайтын аудармашыларға, маркетологтарға және әзірлеушілерге сай келеді.
Модельде 12 тіл мен нұсқа қарастырылған: ағылшын, неміс, еуропалық және латынамерикалық испан, француз, бразилиялық португал, орыс, жеңілдетілген және дәстүрлі жазуы бар қытай, жапон, корей және араб. Испан және қытай тілдері үшін қажетті нұсқаны бөлек көрсетуге болады, ал португал тілі бұл нұсқада бразилиялық нұсқамен берілген.
Аударма бағыттары ағылшын тілі төңірегінде құрылған: ағылшыннан тізілген тілдерге және кері бағытта. Орысша мәтін үшін ағылшынға, ағылшынша үшін орысшаға аудару қарастырылған. Аймақтық түр бағыт таңдауға кіреді, сондықтан оны тілмен бірге көрсеткен дұрыс.
Сұрауда аударма бағыты мен материалдың өзі бөлінеді. Жүйелік хабарлама тіл жұбын белгілейді, пайдаланушы хабарламасы бастапқы мәтінді қамтиды. Мысалы, en-ru ағылшыннан орысшаға, ал ru-en орысшадан ағылшынға аударуды береді. Еуропалық испан үшін en-es-es, латынамерикалық нұсқа үшін en-es-us; бразилиялық португал үшін en-pt-br қарастырылған.
Сұрау аясында бірнеше аударма мысалын беруге болады. Диалог үлгісі пайдаланушы мәтіні мен аудармасы бар жауапты кезектестіруді қолдайды. Бұл кезекті материал алдында бастапқы және аударылған мәтін жұбын көрсетуге мүмкіндік береді. NVIDIA модель қосымша үйретілген аударма үлгісін қолдануды ұсынады: ол бастапқы және мақсатты тілдерді анық белгілейді.
Модельде шамамен төрт миллиард параметр бар және ол декодері бар Transformer ретінде құрылған. Негізгі модель сығу мен дистилляция арқылы алынған, кейін мәтін бойынша қосымша үйретуден, мысалдар бойынша үйретуден және қалауларды ескеретін оңтайландырудан өткен. Контекст 8K токенге дейін.
Сапа тақырыпқа, тапсырма шарттарына, бастапқы мәтіндегі шуға және қолжетімді контекстке байланысты. Жауапта грамматикалық қателер мен мағыналық дәлсіздіктер болуы мүмкін. Сұрауды нақтылау лайықтырақ аударма алуға көмектесе алады.
", "aboutText": "Riva-Translate-4B-Instruct-v1.1 — NVIDIA-ның жазбаша аудармаға арналған мамандандырылған моделі. Ол жеке сөйлемдермен және құжаттармен жұмыс істейді: мәтінді қабылдап, таңдалған тілдегі мәтінді қайтарады. Мұндай формат көптілді материалдар дайындайтын аудармашыларға, маркетологтарға және әзірлеушілерге сай келеді.\n\n### Тілдер және аймақтық нұсқалар\n\nМодельде 12 тіл мен нұсқа қарастырылған: ағылшын, неміс, еуропалық және латынамерикалық испан, француз, бразилиялық португал, орыс, жеңілдетілген және дәстүрлі жазуы бар қытай, жапон, корей және араб. Испан және қытай тілдері үшін қажетті нұсқаны бөлек көрсетуге болады, ал португал тілі бұл нұсқада бразилиялық нұсқамен берілген.\n\nАударма бағыттары ағылшын тілі төңірегінде құрылған: ағылшыннан тізілген тілдерге және кері бағытта. Орысша мәтін үшін ағылшынға, ағылшынша үшін орысшаға аудару қарастырылған. Аймақтық түр бағыт таңдауға кіреді, сондықтан оны тілмен бірге көрсеткен дұрыс.\n\n### Аударма қалай беріледі\n\nСұрауда аударма бағыты мен материалдың өзі бөлінеді. Жүйелік хабарлама тіл жұбын белгілейді, пайдаланушы хабарламасы бастапқы мәтінді қамтиды. Мысалы, `en-ru` ағылшыннан орысшаға, ал `ru-en` орысшадан ағылшынға аударуды береді. Еуропалық испан үшін `en-es-es`, латынамерикалық нұсқа үшін `en-es-us`; бразилиялық португал үшін `en-pt-br` қарастырылған.\n\nСұрау аясында бірнеше аударма мысалын беруге болады. Диалог үлгісі пайдаланушы мәтіні мен аудармасы бар жауапты кезектестіруді қолдайды. Бұл кезекті материал алдында бастапқы және аударылған мәтін жұбын көрсетуге мүмкіндік береді. NVIDIA модель қосымша үйретілген аударма үлгісін қолдануды ұсынады: ол бастапқы және мақсатты тілдерді анық белгілейді.\n\n### Контекст және құрылымы\n\nМодельде шамамен төрт миллиард параметр бар және ол декодері бар Transformer ретінде құрылған. Негізгі модель сығу мен дистилляция арқылы алынған, кейін мәтін бойынша қосымша үйретуден, мысалдар бойынша үйретуден және қалауларды ескеретін оңтайландырудан өткен. Контекст 8K токенге дейін.\n\n### Аудармаға не әсер етеді\n\nСапа тақырыпқа, тапсырма шарттарына, бастапқы мәтіндегі шуға және қолжетімді контекстке байланысты. Жауапта грамматикалық қателер мен мағыналық дәлсіздіктер болуы мүмкін. Сұрауды нақтылау лайықтырақ аударма алуға көмектесе алады.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Translate a collection notice into Russian\n\nTranslation direction: English to Russian, en-ru. Translate this notice: 'Your repaired kettle is ready for collection at the service desk. Please bring receipt R-204. We will keep it until Friday at 18:00.' Preserve the receipt identifier and the collection deadline. Return only the translated notice.A Russian translation preserving the service-desk location, R-204 and Friday 18:00 deadline.The translation must not turn the collection deadline into the repair completion time.nvidia/riva-translate-4b-instruct-v1.1NVIDIA ұсынған Riva-Translate-4B-Instruct-v1.1 сөйлемдер мен құжаттарды ағылшын және орыс тілін қоса алғанда басқа 11 тіл мен аймақтық нұсқа арасында аударады. Сұраудағы аударма мысалдарын және 8K токенге дейінгі контекстті қолдайды.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Riva-Translate-4B-Instruct-v1.1 — NVIDIA-ның жазбаша аудармаға арналған мамандандырылған моделі. Ол жеке сөйлемдермен және құжаттармен жұмыс істейді: мәтінді қабылдап, таңдалған тілдегі мәтінді қайтарады. Мұндай формат көптілді материалдар дайындайтын аудармашыларға, маркетологтарға және әзірлеушілерге сай келеді.
Модельде 12 тіл мен нұсқа қарастырылған: ағылшын, неміс, еуропалық және латынамерикалық испан, француз, бразилиялық португал, орыс, жеңілдетілген және дәстүрлі жазуы бар қытай, жапон, корей және араб. Испан және қытай тілдері үшін қажетті нұсқаны бөлек көрсетуге болады, ал португал тілі бұл нұсқада бразилиялық нұсқамен берілген.
Аударма бағыттары ағылшын тілі төңірегінде құрылған: ағылшыннан тізілген тілдерге және кері бағытта. Орысша мәтін үшін ағылшынға, ағылшынша үшін орысшаға аудару қарастырылған. Аймақтық түр бағыт таңдауға кіреді, сондықтан оны тілмен бірге көрсеткен дұрыс.
Сұрауда аударма бағыты мен материалдың өзі бөлінеді. Жүйелік хабарлама тіл жұбын белгілейді, пайдаланушы хабарламасы бастапқы мәтінді қамтиды. Мысалы, en-ru ағылшыннан орысшаға, ал ru-en орысшадан ағылшынға аударуды береді. Еуропалық испан үшін en-es-es, латынамерикалық нұсқа үшін en-es-us; бразилиялық португал үшін en-pt-br қарастырылған.
Сұрау аясында бірнеше аударма мысалын беруге болады. Диалог үлгісі пайдаланушы мәтіні мен аудармасы бар жауапты кезектестіруді қолдайды. Бұл кезекті материал алдында бастапқы және аударылған мәтін жұбын көрсетуге мүмкіндік береді. NVIDIA модель қосымша үйретілген аударма үлгісін қолдануды ұсынады: ол бастапқы және мақсатты тілдерді анық белгілейді.
Модельде шамамен төрт миллиард параметр бар және ол декодері бар Transformer ретінде құрылған. Негізгі модель сығу мен дистилляция арқылы алынған, кейін мәтін бойынша қосымша үйретуден, мысалдар бойынша үйретуден және қалауларды ескеретін оңтайландырудан өткен. Контекст 8K токенге дейін.
Сапа тақырыпқа, тапсырма шарттарына, бастапқы мәтіндегі шуға және қолжетімді контекстке байланысты. Жауапта грамматикалық қателер мен мағыналық дәлсіздіктер болуы мүмкін. Сұрауды нақтылау лайықтырақ аударма алуға көмектесе алады.
POST /v1/chat/completionstexttext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер nvidia/riva-translate-4b-instruct-v1.1 | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мысалдар: system, user, assistant, tool, function Шарттар: Бұл рөлдер бастапқы кодтағы үйлесімділік түрлерінде айқын көрсетілген; рөлдердің нақты жиыны әр модельге байланысты. Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring|content_part[]|null | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_calls | Түріtool_call[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_call_id | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: role=tool; нақты қайтарылған ID мәнін пайдаланыңыз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].name | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_content | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: Модель пайымдауды пайдаланса, нақты қайтарылған пайымдауды қайта жіберіңіз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_details | Түріobject|array | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_completion_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісstream_options.include_usage | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstop | Түріstring|string[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріfunction_tool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.name | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: функция құралы берілген | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.description | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.parameters | ТүріJSON_schema | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtool_choice | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісparallel_tool_calls | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісresponse_format | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning_effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісservice_tier | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісinstructions | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Үйлесімділік өрісі | Әдепкі— |
Өрісfunctions | Түріfunction[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісfunction_call | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprompt_cache_options | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 мәтіні
messages[].content
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыnull |
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 мазмұны мәтін ретінде енгізіледі; файл ID мәндері мен URLs үшін бөлек нақты қолдау қажет |
Өмірлік цикл: exact retained published method
Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады.
POST /v1/chat/completionsAiloot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "nvidia/riva-translate-4b-instruct-v1.1", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nresp = client.chat.completions.create(\n model="nvidia/riva-translate-4b-instruct-v1.1",\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n model: "nvidia/riva-translate-4b-instruct-v1.1",\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='nvidia/riva-translate-4b-instruct-v1.1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson немесе SSE
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Әр жауап нұсқасын оның мазмұнымен, құрал шақыруларымен және пайымдауымен бірге сақтаңыз. SSE өзгерістерін жауап нұсқасы мен құрал индексі бойынша жинап, соңғы аяқталу себебі мен пайдалану деректерін сақтаңыз.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісchoices[].index | Түріinteger |
Өрісchoices[].message.content | Түріstring|null |
Өрісchoices[].message.tool_calls | Түріtool_call[] |
Өрісchoices[].message.reasoning_content | Түріstring |
Өрісchoices[].message.reasoning_details | Түріobject|array |
Өрісchoices[].finish_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
|---|---|---|
Жауап400 · invalid_request_error | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |
Ailoot nvidia/riva-translate-4b-instruct-v1.1
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Translate a collection notice into Russian\n\nTranslation direction: English to Russian, en-ru. Translate this notice: 'Your repaired kettle is ready for collection at the service desk. Please bring receipt R-204. We will keep it until Friday at 18:00.' Preserve the receipt identifier and the collection deadline. Return only the translated notice.A Russian translation preserving the service-desk location, R-204 and Friday 18:00 deadline.The translation must not turn the collection deadline into the repair completion time.