Riva-Translate-4B-Instruct-v1.1 — yozma tarjima uchun NVIDIA’ning ixtisoslashgan modeli. U alohida gaplar va hujjatlar bilan ishlaydi: matnni qabul qiladi va tanlangan tilda matn qaytaradi. Bunday format ko‘p tilli materiallar tayyorlaydigan tarjimonlar, marketologlar va dasturchilarga mos keladi.
Modelda 12 til va variant ko‘zda tutilgan: ingliz, nemis, Yevropa va Lotin Amerikasi ispan, fransuz, Braziliya portugal, rus, soddalashtirilgan va an’anaviy yozuvli xitoy, yapon, koreys va arab. Ispan va xitoy tillari uchun kerakli variantni alohida ko‘rsatish mumkin, portugal tili esa bu versiyada Braziliya varianti bilan taqdim etilgan.
Tarjima yo‘nalishlari ingliz tili atrofida belgilangan: ingliz tilidan sanab o‘tilgan tillarga va aksincha. Ruscha matn uchun ingliz tiliga, inglizcha matn uchun esa rus tiliga tarjima ko‘zda tutilgan. Mintaqaviy tur yo‘nalish tanloviga kiradi, shuning uchun uni til bilan birga ko‘rsatish yaxshiroq.
So‘rovda tarjima yo‘nalishi va materialning o‘zi ajratiladi. Tizim xabari til juftligini belgilaydi, foydalanuvchi xabari boshlang‘ich matnni o‘z ichiga oladi. Masalan, en-ru ingliz tilidan rus tiliga, ru-en esa rus tilidan ingliz tiliga tarjimani belgilaydi. Yevropa ispan tili uchun en-es-es, Lotin Amerikasi varianti uchun en-es-us; Braziliya portugal tili uchun esa en-pt-br ko‘zda tutilgan.
So‘rov doirasida bir nechta tarjima misolini yuborish mumkin. Suhbat shabloni foydalanuvchi matni va tarjimali javobning almashib kelishini qo‘llab-quvvatlaydi. Bu navbatdagi materialdan oldin boshlang‘ich va tarjima qilingan matn juftligini ko‘rsatishga imkon beradi. NVIDIA model qo‘shimcha o‘qitilgan tarjima shablonidan foydalanishni tavsiya etadi: u boshlang‘ich va maqsad tillarini aniq belgilaydi.
Model taxminan to‘rt milliard parametrni o‘z ichiga oladi va dekoderli Transformer sifatida qurilgan. Bazaviy model siqish va distillyatsiya orqali olingan, keyin matnda qo‘shimcha o‘qitish, misollar orqali o‘qitish va afzalliklarni hisobga olgan optimallashtirishdan o‘tgan. Kontekst 8K tokengacha.
Sifat mavzu, vazifa shartlari, boshlang‘ich matndagi shovqin va mavjud kontekstga bog‘liq. Javobda grammatik xatolar va mazmuniy xatolar bo‘lishi mumkin. So‘rovni aniqlashtirish mosroq tarjima olishga yordam berishi mumkin.
", "aboutText": "Riva-Translate-4B-Instruct-v1.1 — yozma tarjima uchun NVIDIA’ning ixtisoslashgan modeli. U alohida gaplar va hujjatlar bilan ishlaydi: matnni qabul qiladi va tanlangan tilda matn qaytaradi. Bunday format ko‘p tilli materiallar tayyorlaydigan tarjimonlar, marketologlar va dasturchilarga mos keladi.\n\n### Tillar va mintaqaviy variantlar\n\nModelda 12 til va variant ko‘zda tutilgan: ingliz, nemis, Yevropa va Lotin Amerikasi ispan, fransuz, Braziliya portugal, rus, soddalashtirilgan va an’anaviy yozuvli xitoy, yapon, koreys va arab. Ispan va xitoy tillari uchun kerakli variantni alohida ko‘rsatish mumkin, portugal tili esa bu versiyada Braziliya varianti bilan taqdim etilgan.\n\nTarjima yo‘nalishlari ingliz tili atrofida belgilangan: ingliz tilidan sanab o‘tilgan tillarga va aksincha. Ruscha matn uchun ingliz tiliga, inglizcha matn uchun esa rus tiliga tarjima ko‘zda tutilgan. Mintaqaviy tur yo‘nalish tanloviga kiradi, shuning uchun uni til bilan birga ko‘rsatish yaxshiroq.\n\n### Tarjima qanday beriladi\n\nSo‘rovda tarjima yo‘nalishi va materialning o‘zi ajratiladi. Tizim xabari til juftligini belgilaydi, foydalanuvchi xabari boshlang‘ich matnni o‘z ichiga oladi. Masalan, `en-ru` ingliz tilidan rus tiliga, `ru-en` esa rus tilidan ingliz tiliga tarjimani belgilaydi. Yevropa ispan tili uchun `en-es-es`, Lotin Amerikasi varianti uchun `en-es-us`; Braziliya portugal tili uchun esa `en-pt-br` ko‘zda tutilgan.\n\nSo‘rov doirasida bir nechta tarjima misolini yuborish mumkin. Suhbat shabloni foydalanuvchi matni va tarjimali javobning almashib kelishini qo‘llab-quvvatlaydi. Bu navbatdagi materialdan oldin boshlang‘ich va tarjima qilingan matn juftligini ko‘rsatishga imkon beradi. NVIDIA model qo‘shimcha o‘qitilgan tarjima shablonidan foydalanishni tavsiya etadi: u boshlang‘ich va maqsad tillarini aniq belgilaydi.\n\n### Kontekst va tuzilish\n\nModel taxminan to‘rt milliard parametrni o‘z ichiga oladi va dekoderli Transformer sifatida qurilgan. Bazaviy model siqish va distillyatsiya orqali olingan, keyin matnda qo‘shimcha o‘qitish, misollar orqali o‘qitish va afzalliklarni hisobga olgan optimallashtirishdan o‘tgan. Kontekst 8K tokengacha.\n\n### Tarjimaga nima ta’sir qiladi\n\nSifat mavzu, vazifa shartlari, boshlang‘ich matndagi shovqin va mavjud kontekstga bog‘liq. Javobda grammatik xatolar va mazmuniy xatolar bo‘lishi mumkin. So‘rovni aniqlashtirish mosroq tarjima olishga yordam berishi mumkin.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
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’ning Riva-Translate-4B-Instruct-v1.1 modeli gaplar va hujjatlarni ingliz tili bilan boshqa 11 til va mintaqaviy variant, jumladan, rus tili o‘rtasida tarjima qiladi. So‘rovda tarjima misollari va 8K tokengacha kontekstni qo‘llab-quvvatlaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Riva-Translate-4B-Instruct-v1.1 — yozma tarjima uchun NVIDIA’ning ixtisoslashgan modeli. U alohida gaplar va hujjatlar bilan ishlaydi: matnni qabul qiladi va tanlangan tilda matn qaytaradi. Bunday format ko‘p tilli materiallar tayyorlaydigan tarjimonlar, marketologlar va dasturchilarga mos keladi.
Modelda 12 til va variant ko‘zda tutilgan: ingliz, nemis, Yevropa va Lotin Amerikasi ispan, fransuz, Braziliya portugal, rus, soddalashtirilgan va an’anaviy yozuvli xitoy, yapon, koreys va arab. Ispan va xitoy tillari uchun kerakli variantni alohida ko‘rsatish mumkin, portugal tili esa bu versiyada Braziliya varianti bilan taqdim etilgan.
Tarjima yo‘nalishlari ingliz tili atrofida belgilangan: ingliz tilidan sanab o‘tilgan tillarga va aksincha. Ruscha matn uchun ingliz tiliga, inglizcha matn uchun esa rus tiliga tarjima ko‘zda tutilgan. Mintaqaviy tur yo‘nalish tanloviga kiradi, shuning uchun uni til bilan birga ko‘rsatish yaxshiroq.
So‘rovda tarjima yo‘nalishi va materialning o‘zi ajratiladi. Tizim xabari til juftligini belgilaydi, foydalanuvchi xabari boshlang‘ich matnni o‘z ichiga oladi. Masalan, en-ru ingliz tilidan rus tiliga, ru-en esa rus tilidan ingliz tiliga tarjimani belgilaydi. Yevropa ispan tili uchun en-es-es, Lotin Amerikasi varianti uchun en-es-us; Braziliya portugal tili uchun esa en-pt-br ko‘zda tutilgan.
So‘rov doirasida bir nechta tarjima misolini yuborish mumkin. Suhbat shabloni foydalanuvchi matni va tarjimali javobning almashib kelishini qo‘llab-quvvatlaydi. Bu navbatdagi materialdan oldin boshlang‘ich va tarjima qilingan matn juftligini ko‘rsatishga imkon beradi. NVIDIA model qo‘shimcha o‘qitilgan tarjima shablonidan foydalanishni tavsiya etadi: u boshlang‘ich va maqsad tillarini aniq belgilaydi.
Model taxminan to‘rt milliard parametrni o‘z ichiga oladi va dekoderli Transformer sifatida qurilgan. Bazaviy model siqish va distillyatsiya orqali olingan, keyin matnda qo‘shimcha o‘qitish, misollar orqali o‘qitish va afzalliklarni hisobga olgan optimallashtirishdan o‘tgan. Kontekst 8K tokengacha.
Sifat mavzu, vazifa shartlari, boshlang‘ich matndagi shovqin va mavjud kontekstga bog‘liq. Javobda grammatik xatolar va mazmuniy xatolar bo‘lishi mumkin. So‘rovni aniqlashtirish mosroq tarjima olishga yordam berishi mumkin.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar nvidia/riva-translate-4b-instruct-v1.1 | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Namunalar: system, user, assistant, tool, function Shartlar: Bu rollar manba kodining moslik turlarida ochiq ifodalangan; aniq rollar to‘plami har bir modelga xos bo‘lib qoladi. Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring|content_part[]|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_calls | Turtool_call[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_call_id | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— |
Maydonmessages[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_details | Turobject|array | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_completion_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydonstream_options.include_usage | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop | Turstring|string[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turfunction_tool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].function.name | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].function.description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].function.parameters | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonparallel_tool_calls | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonresponse_format | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning_effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonservice_tier | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydoninstructions | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
Maydonfunctions | Turfunction[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonfunction_call | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonprompt_cache_options | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametroptional_controls | Parametr talablarinull |
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 kontenti matn sifatida kiritiladi; fayl IDlari/URLs uchun alohida aniq qo‘llab-quvvatlash kerak |
Hayot sikli: exact retained published method
Metod tuzilishlari va IDlari aniq; yetkazib beruvchining imkoniyati so‘rovni qabul qilishga ruxsatdan alohida.
POST /v1/chat/completionsAiloot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
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 yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonchoices[].index | Turinteger |
Maydonchoices[].message.content | Turstring|null |
Maydonchoices[].message.tool_calls | Turtool_call[] |
Maydonchoices[].message.reasoning_content | Turstring |
Maydonchoices[].message.reasoning_details | Turobject|array |
Maydonchoices[].finish_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot nvidia/riva-translate-4b-instruct-v1.1
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
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.