Source: https://ailoot.ai/models/lt/nvidia-nemotron-3-embed-1b-u003a-free/ Canonical: https://ailoot.ai/models/lt/nvidia-nemotron-3-embed-1b-u003a-free/ Language: lt # NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free) [Markdown](https://ailoot.ai/models/lt/nvidia-nemotron-3-embed-1b-u003a-free/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/lt/nvidia-nemotron-3-embed-1b-u003a-free/facts.json) ## [NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)](https://ailoot.ai/models/lt/nvidia-nemotron-3-embed-1b-u003a-free/) NVIDIA Nemotron 3 Embed 1B daugiakalbes užklausas ir ištraukas paverčia 2048 matmenų vektoriais paieškai ir RAG. Dokumentuota šeima palaiko 32,768 žetonų seką ir mažesnius vektorių dydžius su pakartotiniu normalizavimu. - [**Ailoot Ultra · Įterpiniai** `POST /v1/embeddings` `nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`](https://ailoot.ai/models/lt/nvidia-nemotron-3-embed-1b-u003a-free/#method-0) Apie modelį Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau. Nemotron 3 Embed 1B yra NVIDIA teksto įterpinių modelių šeima daugiakalbei ir tarpkalbinei paieškai bei semantinio panašumo vertinimui. Ji klausimą ar ištrauką paverčia tankiuoju vektoriumi, kurį paieškos sistema gali palyginti su kitais teksto atvaizdais. Gamintojas dokumentuotas 1B versijas vertina pagal trisdešimt keturias kalbų ir jų variantų konfigūracijas, įskaitant anglų, arabų, kinų, rusų, japonų, korėjiečių ir Hinglish. #### Koduotuvas ir reprezentacija Gamintojo modelio kortelė aprašo apkarpytą dvikryptį transformerių modelį, išvestą iš Ministral 3. Jis turi maždaug 1,14 milijardo parametrų ir vidurkina žetonų lygmens atvaizdus, kad gautų vieną įterpinį vienam tekstui. Natyvioji išvestis yra 2048 matmenų slankiojo kablelio vektorius. Tai paieškos reprezentacija, o ne rašytinis atsakymas į klausimą, kurio įterpinys kuriamas. Gamintojas taip pat palaiko pirmosios šios reprezentacijos dalies išsaugojimą, pavyzdžiui, 1024 arba 512 matmenų. Po atkirpimo sutrumpintas vektorius turi būti iš naujo normalizuotas pagal L2 normą. Pasirinktą reprezentacijos ilgį ir normalizavimą išlaikykite nuoseklius užklausos ir korpuso pusėse paieškos užduotyje. Vektoriaus ilgis ir įvesties sekos ilgis yra atskiros savybės. #### Užklausos ir ištraukos paruošimas Dokumentuota paieškos konvencija klausimui naudoja „query:“, o dokumento tekstui – „passage:“. Gamintojo pavyzdžiai šiuos vaidmenis pritaiko prieš kodavimą ir normalizuotus vektorius palygina skaliarine sandauga, lygiaverte kosinuso panašumui. Naudokite pasirinkto proceso numatytą paruošimą, užuot maišę neparuoštą korpuso reprezentaciją su kitaip paruošta užklausa. Praktinėje kolekcijoje gali būti techninių paaiškinimų, taisyklių arba su kodu susijusios dokumentacijos. Klausimas apie tai, kaip funkcija apdoroja konkretų atvejį, turėtų rasti šaltinio ištrauką ar kodo fragmentą, aprašantį tą elgseną. Su tikruoju ištraukos tekstu išsaugokite identifikatorius, antraštes ir aktualias sąlygas. Vektorius padaro kandidatą randamą; išsaugotas šaltinis yra tai, ką naudoja skaitytojas arba vėlesnis RAG atsakymo etapas. #### Ilgesnė šaltinio medžiaga Dokumentuotas didžiausias sekos ilgis yra 32 768 žetonai. Ištraukų ribas rinkitės sąmoningai, net kai modelis gali priimti nemažai teksto. Visas skyrius gali išsaugoti apibrėžimą ir jo išimtis; konkrečiai temai skirta ištrauka gali palengvinti konkretaus atsakymo patikrą. Įvestis, viršijančias modelio langą, reikia skaidyti arba nukirpti, todėl praleistos pabaigos nereikėtų laikyti atvaizduotu turiniu. Kiekvieną poziciją su įterpiniu išlaikykite susietą su pirminiu dokumentu ir jo versija. Ataskaitoje išsaugokite skyriaus pavadinimą ir paaiškinimą aplink išvadą, apie kurią klausiama. Kodo paieškai šalia ištraukos išsaugokite funkcijos pavadinimą, aktualią sąsają ir elgseną. Tai pateikia konkrečią šaltinio medžiagą, kai paieškos etapas grąžina kandidatą. #### Šeimos versijos ir rezultatų naudojimas NVIDIA dokumentuoja 1B šeimos BF16 ir NVFP4 versijas. Jos kvantuoto modelio kortelė teigia, kad šios dvi versijos dalijasi įterpinių erdve, ir rekomenduoja keičiant versijas tikrinti paieškos kokybę reprezentatyvioje medžiagoje. Deklaruota bendra reprezentacija yra gamintojo teiginys apie šią įvardytą porą, o ne bendra taisyklė kiekvienam modeliui su 2048 išvesties reikšmėmis. Naudingas rezultatas yra užklausos vektorius arba indeksuota šaltinių kolekcija su užregistruotu modeliu, matmenų pasirinkimu ir paruošimu. Grąžinkite kandidatinį tekstą su jo identifikatoriumi ir patikrinkite, ar jis pateikia reikalingą informaciją. Gamintojas aiškiai pažymi, kad paieškos modelis negarantuoja tinkamos ištraukos kiekvienam klausimui; vėlesnis perrikiavimo ar atsakymo etapas su šiais kandidatais dirba kaip su atskira savo užduotimi. **Ailoot Ultra · Įterpiniai** `POST /v1/embeddings` `nvidia/nemotron-3-embed-1b:free` [`nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree&fmt=embeddings) NVIDIA /`nvidia/nemotron-3-embed-1b:free` ### Pradžia NVIDIA Nemotron 3 Embed 1B daugiakalbes užklausas ir ištraukas paverčia 2048 matmenų vektoriais paieškai ir RAG. Dokumentuota šeima palaiko 32,768 žetonų seką ir mažesnius vektorių dydžius su pakartotiniu normalizavimu. Leidžiamos įvestys Tekstas · token\_ids Rezultatai embedding ### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai **Ailoot Ultra · Įterpiniai** `POST /v1/embeddings` Įvestis `text`, `token_ids` Išvestis `embedding` Kontekstas 32 768 tokens Išvesties formatas json | Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta | | --- | --- | --- | --- | --- | | Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos nvidia/nemotron-3-embed-1b:free | Numatyta— | | Laukas`input` | Tipas`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 Sąlygos: Netuščias vienalyčių įvesčių paketas. Žetonų ID yra neneigiami sveikieji skaičiai. Įvesties biudžetas: Didžiausia reikšmė: 32 768 · Teksto vienetas: UTF8 baitai · Tokenų vienetas: žetonų masyvo elementai | Numatyta— | | Laukas`encoding_format` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos float | Numatytafloat | | Laukas`dimensions` | Tipas`integer` | ReikalavimasNepalaikoma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 | Numatyta— | | Laukas`user` | Tipas`json_value` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: Šaltinis leidžia šį JSON metaduomenų lauką; tiksli jo reikšmė tiekėjo sistemoje priklauso nuo modelio. | Numatyta— | | Laukas`session_id` | Tipas`json_value` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: Šaltinis leidžia šį JSON metaduomenų lauką; tiksli jo reikšmė tiekėjo sistemoje priklauso nuo modelio. | Numatyta— | | Laukas`trace` | Tipas`json_value` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: Šaltinis leidžia šį JSON metaduomenų lauką; tiksli jo reikšmė tiekėjo sistemoje priklauso nuo modelio. | Numatyta— | | Laukas`provider` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: provider.options atmetamas | Numatyta— | Įvesties medžiagos deriniai **text\_to\_embedding** Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas | Parametras | Specifikacija | | --- | --- | | Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json | | Parametras`required` | Specifikacijamodel, input | | Parametras`input_shapes` | Specifikacijastring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] | | Parametras`encoding_format` | Specifikacijafloat | | Parametras`dimensions_override` | Specifikacijafalse | | Parametras`max_input_budget_units` | Specifikacija32768 | | Parametras`multimodal_objects` | Specifikacijafalse | | Parametras`material_types` | Specifikacijatext, token\_ids | Gyvavimo ciklas: `synchronous_json` Išsaugokite kiekvieną vektoriaus indeksą ir matmenį. Tai, kad modelio pavadinimas nurodo multimodalumą, nereiškia, jog šiuo konkrečiu keliu priimami vaizdų objektai. ### Planai Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo. Spartusis režimas Standartinis įkainis Pasirinkus spartųjį režimą Flex režimas Standartinis įkainis Pasirinkus flex režimą Didžiausios samprotavimo pastangos Standartinis įkainis Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default) #### Ailoot įkainiai #### Kainos pagal konfigūraciją | Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis | | --- | --- | --- | | KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų | Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/) ### Užklausų pavyzdžiai #### Ailoot Ultra · Įterpiniai curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "nvidia/nemotron-3-embed-1b:free", "input": ["First document", "Second document"]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")})) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.embeddings.create(model='nvidia/nemotron-3-embed-1b:free',input=["First document","Second document"]) print(result) for item in result.data:print(item.index,item.embedding) ``` ### Gauti ir išsaugoti rezultatus #### Ailoot Ultra · Įterpiniai json ##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį. Išsaugokite kiekvieną vektorių su jo indeksu. Vektorių skaičius turi sutapti su įvesčių skaičiumi; jų matmenų skaičius turi būti vienodas. ##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą Vektorių generavimo užduotims atskiras API galinis taškas neįvedamas. Atsakymo laukai | Laukas | Tipas | | --- | --- | | Laukas`object` | Tipasstring | | Laukas`model` | Tipasstring | | Laukas`data[].index` | Tipasinteger | | Laukas`data[].embedding` | Tipasfinite float\[\] | | Laukas`usage` | Tipasobject | Klaidos ir tolesni veiksmai | Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis | | --- | --- | --- | | Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. | ### Pseudonimai #### Modelių pseudonimai **Ailoot Ultra** [`nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree&fmt=embeddings) #### Metodų kelių pseudonimai Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius. #### Susiję ID iškvietimui [`nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree&fmt=embeddings) FAQ · NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free) Kokios įvestys ir rezultatai prieinami? `POST /v1/embeddings` · `nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`: `text`, `token_ids` → `embedding` Kokius laukus naudoja užklausa? `POST /v1/embeddings` · `nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider` Kokie apribojimai taikomi? `POST /v1/embeddings` · `nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`: `ctx`: `32768`; `input.budget.maximum`: `32768` (UTF8 baitai); `input.min_items`: `1` Prijunkite Ailoot prie Claude Code, OpenCode, Hermes arba savo programos. ## Įmonė ir jos projektų portfelis Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus. ## Pirkite žetonus su nuolaida. Prenumeratos nuolaida reguliariam darbui. Kodai — iki 50% žetonų pirkimui. Prenumerata Pasirinkite planą su nuolaida reguliarioms užklausoms. Nuolaidos kodas iki 50% Įveskite kodą perkant. Kaina perskaičiuojama pagal galiojančios akcijos sąlygas. Išlaidos istorijoje Kiekvienai užklausai išsaugomi modelis, žetonai ir suma. [Pasirinkti prenumeratą](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/subscriptions/) · [Peržiūrėti modelių kainas](https://ailoot.ai/models/lt/) ## Prijunkite API prie produkto, kurį parduodate. SaaS, programos ir botai pagal Ailoot ofertą bei licencijos sutartį. Perpardavimui paprašykite perpardavėjo licencijos. Komercinė programa Teksto, vaizdų, video ir garso kūrimą integruokite į mokamas paslaugos funkcijas. Perpardavėjo licencija Atsiųskite projekto aprašymą ir prieigos schemą. Paprašykite rašytinių naudojimo ir perpardavimo sąlygų. Dokumentai svetainėje Oferta, licencijos sutartis ir duomenų tvarkymo politika prieinamos prieš prisijungiant. [Paprašyti perpardavėjo licencijos](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta ir licencijos sutartis](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=lt) ## Ailoot · Įmonė ir jos projektų portfelis Ailoot remiasi sukaupta veiklos patirtimi, plačia klientų baze, stabiliomis paslaugomis ir nuolatine KPI kontrole. Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus. Ailoot šią veiklos patirtį pritaiko teikdama API prieigą prie DI funkcijų klientų produktuose, agentuose, programose ir automatizavimo sprendimuose.