Riva-Translate-4B-Instruct-v1.1 — specializuotas NVIDIA modelis rašytiniam vertimui. Jis apdoroja atskirus sakinius ir dokumentus: priima tekstą ir grąžina tekstą pasirinkta kalba. Toks formatas tinka vertėjams, rinkodaros specialistams ir kūrėjams, rengiantiems daugiakalbę medžiagą.
Modelis numato 12 kalbų ir variantų: anglų, vokiečių, Europos ir Lotynų Amerikos ispanų, prancūzų, Brazilijos portugalų, rusų, kinų su supaprastintais ir tradiciniais rašmenimis, japonų, korėjiečių ir arabų. Ispanų ir kinų kalboms galima atskirai nurodyti reikiamą variantą, o portugalų kalbą šioje versijoje atstovauja Brazilijos variantas.
Vertimo kryptys nustatytos anglų kalbos atžvilgiu: iš anglų į išvardytas kalbas ir atgal. Rusišką tekstą galima versti į anglų kalbą, anglišką — į rusų. Regioninis variantas yra krypties pasirinkimo dalis, todėl geriausia jį nurodyti kartu su kalba.
Užklausoje atskiriama vertimo kryptis ir pati medžiaga. Sisteminis pranešimas nurodo kalbų porą, o naudotojo pranešime pateikiamas pradinis tekstas. Pavyzdžiui, en-ru nurodo vertimą iš anglų į rusų kalbą, o ru-en — iš rusų į anglų. Europos ispanų kalbai numatyta en-es-es, Lotynų Amerikos — en-es-us; Brazilijos portugalų — en-pt-br.
Vienoje užklausoje galima pateikti kelis vertimo pavyzdžius. Dialogo šablonas palaiko pakaitomis pateikiamą naudotojo tekstą ir atsakymą su vertimu. Tai leidžia prieš kitą medžiagą parodyti pradinio ir išversto teksto porą. NVIDIA rekomenduoja naudoti vertimo šabloną, pagal kurį modelis buvo papildomai mokytas: jame aiškiai nurodomos pradinė ir tikslinė kalbos.
Modelis turi maždaug keturis milijardus parametrų ir yra sukurtas kaip Transformer su dekoderiu. Bazinis modelis gautas suspaudimo ir distiliacijos būdu, tada papildomai mokytas naudojant tekstą, mokytas pagal pavyzdžius ir optimizuotas atsižvelgiant į pageidavimus. Kontekstas siekia 8K žetonų.
Kokybė priklauso nuo temos, užduoties sąlygų, pradinio teksto triukšmo ir turimo konteksto. Atsakyme gali būti gramatinių klaidų ir prasmės netikslumų. Užklausos patikslinimas gali padėti gauti tinkamesnį vertimą.
", "aboutText": "Riva-Translate-4B-Instruct-v1.1 — specializuotas NVIDIA modelis rašytiniam vertimui. Jis apdoroja atskirus sakinius ir dokumentus: priima tekstą ir grąžina tekstą pasirinkta kalba. Toks formatas tinka vertėjams, rinkodaros specialistams ir kūrėjams, rengiantiems daugiakalbę medžiagą.\n\n### Kalbos ir regioniniai variantai\n\nModelis numato 12 kalbų ir variantų: anglų, vokiečių, Europos ir Lotynų Amerikos ispanų, prancūzų, Brazilijos portugalų, rusų, kinų su supaprastintais ir tradiciniais rašmenimis, japonų, korėjiečių ir arabų. Ispanų ir kinų kalboms galima atskirai nurodyti reikiamą variantą, o portugalų kalbą šioje versijoje atstovauja Brazilijos variantas.\n\nVertimo kryptys nustatytos anglų kalbos atžvilgiu: iš anglų į išvardytas kalbas ir atgal. Rusišką tekstą galima versti į anglų kalbą, anglišką — į rusų. Regioninis variantas yra krypties pasirinkimo dalis, todėl geriausia jį nurodyti kartu su kalba.\n\n### Kaip nurodomas vertimas\n\nUžklausoje atskiriama vertimo kryptis ir pati medžiaga. Sisteminis pranešimas nurodo kalbų porą, o naudotojo pranešime pateikiamas pradinis tekstas. Pavyzdžiui, `en-ru` nurodo vertimą iš anglų į rusų kalbą, o `ru-en` — iš rusų į anglų. Europos ispanų kalbai numatyta `en-es-es`, Lotynų Amerikos — `en-es-us`; Brazilijos portugalų — `en-pt-br`.\n\nVienoje užklausoje galima pateikti kelis vertimo pavyzdžius. Dialogo šablonas palaiko pakaitomis pateikiamą naudotojo tekstą ir atsakymą su vertimu. Tai leidžia prieš kitą medžiagą parodyti pradinio ir išversto teksto porą. NVIDIA rekomenduoja naudoti vertimo šabloną, pagal kurį modelis buvo papildomai mokytas: jame aiškiai nurodomos pradinė ir tikslinė kalbos.\n\n### Kontekstas ir sandara\n\nModelis turi maždaug keturis milijardus parametrų ir yra sukurtas kaip Transformer su dekoderiu. Bazinis modelis gautas suspaudimo ir distiliacijos būdu, tada papildomai mokytas naudojant tekstą, mokytas pagal pavyzdžius ir optimizuotas atsižvelgiant į pageidavimus. Kontekstas siekia 8K žetonų.\n\n### Kas turi įtakos vertimui\n\nKokybė priklauso nuo temos, užduoties sąlygų, pradinio teksto triukšmo ir turimo konteksto. Atsakyme gali būti gramatinių klaidų ir prasmės netikslumų. Užklausos patikslinimas gali padėti gauti tinkamesnį vertimą.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
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 Riva-Translate-4B-Instruct-v1.1 verčia sakinius ir dokumentus tarp anglų ir 11 kitų kalbų bei regioninių variantų, įskaitant rusų kalbą. Palaiko vertimo pavyzdžius užklausoje ir iki 8K žetonų kontekstą.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Riva-Translate-4B-Instruct-v1.1 — specializuotas NVIDIA modelis rašytiniam vertimui. Jis apdoroja atskirus sakinius ir dokumentus: priima tekstą ir grąžina tekstą pasirinkta kalba. Toks formatas tinka vertėjams, rinkodaros specialistams ir kūrėjams, rengiantiems daugiakalbę medžiagą.
Modelis numato 12 kalbų ir variantų: anglų, vokiečių, Europos ir Lotynų Amerikos ispanų, prancūzų, Brazilijos portugalų, rusų, kinų su supaprastintais ir tradiciniais rašmenimis, japonų, korėjiečių ir arabų. Ispanų ir kinų kalboms galima atskirai nurodyti reikiamą variantą, o portugalų kalbą šioje versijoje atstovauja Brazilijos variantas.
Vertimo kryptys nustatytos anglų kalbos atžvilgiu: iš anglų į išvardytas kalbas ir atgal. Rusišką tekstą galima versti į anglų kalbą, anglišką — į rusų. Regioninis variantas yra krypties pasirinkimo dalis, todėl geriausia jį nurodyti kartu su kalba.
Užklausoje atskiriama vertimo kryptis ir pati medžiaga. Sisteminis pranešimas nurodo kalbų porą, o naudotojo pranešime pateikiamas pradinis tekstas. Pavyzdžiui, en-ru nurodo vertimą iš anglų į rusų kalbą, o ru-en — iš rusų į anglų. Europos ispanų kalbai numatyta en-es-es, Lotynų Amerikos — en-es-us; Brazilijos portugalų — en-pt-br.
Vienoje užklausoje galima pateikti kelis vertimo pavyzdžius. Dialogo šablonas palaiko pakaitomis pateikiamą naudotojo tekstą ir atsakymą su vertimu. Tai leidžia prieš kitą medžiagą parodyti pradinio ir išversto teksto porą. NVIDIA rekomenduoja naudoti vertimo šabloną, pagal kurį modelis buvo papildomai mokytas: jame aiškiai nurodomos pradinė ir tikslinė kalbos.
Modelis turi maždaug keturis milijardus parametrų ir yra sukurtas kaip Transformer su dekoderiu. Bazinis modelis gautas suspaudimo ir distiliacijos būdu, tada papildomai mokytas naudojant tekstą, mokytas pagal pavyzdžius ir optimizuotas atsižvelgiant į pageidavimus. Kontekstas siekia 8K žetonų.
Kokybė priklauso nuo temos, užduoties sąlygų, pradinio teksto triukšmo ir turimo konteksto. Atsakyme gali būti gramatinių klaidų ir prasmės netikslumų. Užklausos patikslinimas gali padėti gauti tinkamesnį vertimą.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos nvidia/riva-translate-4b-instruct-v1.1 | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Pavyzdžiai: system, user, assistant, tool, function Sąlygos: Šie vaidmenys aiškiai išreikšti šaltinio kodo suderinamumo tipuose; tikslus vaidmenų rinkinys priklauso nuo konkretaus modelio. Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring|content_part[]|null | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_calls | Tipastool_call[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_call_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
Laukasmessages[].name | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_content | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_details | Tipasobject|array | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_completion_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukasstream_options.include_usage | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstop | Tipasstring|string[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipasfunction_tool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].function.name | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
Laukastools[].function.description | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastools[].function.parameters | TipasJSON_schema | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastool_choice | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasparallel_tool_calls | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasresponse_format | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning_effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasservice_tier | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasinstructions | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
Laukasfunctions | Tipasfunction[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasfunction_call | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_options | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijanull |
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrastext_file_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: exact retained published method
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
POST /v1/chat/completionsAiloot 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 →
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 arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukaschoices[].index | Tipasinteger |
Laukaschoices[].message.content | Tipasstring|null |
Laukaschoices[].message.tool_calls | Tipastool_call[] |
Laukaschoices[].message.reasoning_content | Tipasstring |
Laukaschoices[].message.reasoning_details | Tipasobject|array |
Laukaschoices[].finish_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| 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. |
Ailoot nvidia/riva-translate-4b-instruct-v1.1
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Techninis pavyzdys anglų kalba
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.