Dolphin AI: प्रोडक्शन गाइड

प्रोडक्शन के लिए एक अनकैप्ड LLM क्यों चुनें

अनकेंसरड मॉडल उन पॉलिट रिफ्यूज़ल को हटा देते हैं जो मानक LLM क्रिएटिव, वयस्क, या विवादास्पद विषयों पर लागू करते हैं। डेवलपर्स इस रास्ते का चयन करते हैं जब उन्हें रॉ टेक्स्ट जनरेशन की आवश्यकता होती है बिना प्री-फिल्टरिंग लॉजिक के उनके एप्लिकेशन के विशिष्ट उपयोग मामले में दखल देने के।

प्रमुख प्रदाता अक्सर एपीआई स्तर पर सामग्री फ़िल्टर करते हैं, जो स्पष्ट भाषा या विशेष विषयों पर निर्भर वर्कफ़्लो को तोड़ सकते हैं। एक अनसेंसर्ड LLM आपकी एप्लिकेशन को स्थानीय रूप से सामग्री मॉडरेशन संभालने देता है, जिससे आपको अंत उपयोगकर्ताओं को दिखाई देने वाली सामग्री पर पूर्ण नियंत्रण मिलता है।

• फिक्शन और रोलप्ले के लिए पूर्ण रचनात्मक स्वतंत्रता।
• कानूनी वयक्त सामग्री के लिए कोई अप्रत्याशित अस्वीकृति नहीं।
• विवादास्पद विषयों के across स्थिर व्यवहार।

डॉल्फिन बनाम एबलिरेटेड मॉडल्स को समझें

मूल अंतर इस बात में निहित है कि मॉडल अपनी अनकैप्ड स्थिति कैसे प्राप्त करता है। Dolphin मॉडल नए डेटासेट पर फाइन-ट्यून किए जाते हैं, जिससे एक "एज" लेकिन सहसंबद्ध शैली प्राप्त होती है। Abliterated मॉडल में "अस्वीकृति" वाले न्यूरल नेटवर्क के हिस्से को हटा दिया गया है, जिससे मूल मॉडल की आधार ज्ञान संरक्षित रहता है।

इनमें से कोई भी दृष्टिकोण सार्वभौमिक रूप से श्रेष्ठ नहीं है। फाइन-ट्यूनिंग निर्देशों का पालन बेहतर बना सकती है, जबकि एब्लिटरेशन मूल मॉडल की आवाज़ को बनाए रखता है। दोनों विधियां कानूनी वयस्क उपयोग के लिए सामग्री फिल्टर को प्रभावी ढंग से हटा देती हैं।

विधि	प्रक्रिया	परिणाम
Dolphin	फाइन-ट्यूनिंग	एडजी, हाई-कोहेरेंस टेक्स्ट
Abliterated	अस्वीकृति हटाना	मूल मॉडल आवाज़, कोई फिल्टर नहीं

OpenAI-Compatible एंडपॉइंट इंटीग्रेट करना

एकीकरण में मौजूदा OpenAI SDK कॉन्फ़िगरेशन में बेस URL और API कुंजी बदलने की आवश्यकता होती है। हमारी API मानक एंडपॉइंट्स के माध्यम से "uncensored" ID वाले एकल मॉडल की सेवा प्रदान करती है।

इसका अर्थ है कि आप उसी क्लाइंट कोड का उपयोग कर सकते हैं जो GPT-4 या क्लॉड के साथ काम करता है। आप बस SDK को हमारे सर्वर पर पॉइंट करते हैं। API स्ट्रीमिंग, फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड का समर्थन करता है।

बेस URL: HTTPS://api.dolphinaimodels.com/v1

मॉडल ID: "uncensored"

एंडपॉइंट्स: POST /v1/chat/completions और GET /v1/models.

संदर्भ विंडो और टोकन सीमाओं का प्रबंधन

API 100,000-टोकन संदर्भ विंडो का समर्थन करता है, जिसमें प्रॉम्प्ट और पूर्णता टोकन दोनों शामिल हैं। इससे तत्काल ट्रंकेशन के बिना लंबे दस्तावेज़ या विस्तृत वार्तालाप संभव होते हैं।

हालाँकि, प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। यदि आप max_tokens निर्दिष्ट नहीं करते हैं, तो डिफ़ॉल्ट 2,048 टोकन है। यह स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्स के लिए स्थिर प्रदर्शन सुनिश्चित करता है।

अपनी टोकन खपत की क्लोज़ निगरानी करें। त्रुटियां और अस्वीकृतियां क्रेडिट नहीं खर्च करतीं, इसलिए आप बिना लागत के अपनी प्रॉम्प्ट्स का परीक्षण कर सकते हैं।

पूर्वभुगतान क्रेडिट के साथ लागत अनुकूलन

क्रेडिट वास्तविक टोकन उपयोग के आधार पर चार्ज किया जाता है, जिसमें इनपुट टोकन $0.15 प्रति मिलियन और आउटपुट टोकन $0.50 प्रति मिलियन हैं। कोई मासिक शुल्क या सदस्यता नहीं है।

क्रिप्टो टॉप-अप $20 से शुरू होते हैं और $500 तक जाते हैं। बड़े राशियों पर बोनस क्रेडिट लागू होते हैं: $50 के लिए +5%, $100 के लिए +10%, और $200 के लिए +15%। क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता है।

नए खातों को $0.50 का ट्रायल क्रेडिट मिलता है, 7 दिनों के लिए वैध। आप USDT (TRC20) या USDC (Base) का उपयोग करके टॉप-अप कर सकते हैं।

स्ट्रीमिंग और फंक्शन कॉलिंग हैंडल करना

SSE (Server-Sent Events) के माध्यम से स्ट्रीमिंग का समर्थन किया जाता है। स्ट्रीम का अंतिम चंक टोकन उपयोग जानकारी शामिल करता है, जिससे आपको रियल-टाइम में लागत ट्रैक करने की सुविधा मिलती है।

फंक्शन कॉलिंग (टूल्स) पूरी तरह से समर्थित है। आप अपने अनुरोध में टूल्स परिभाषित कर सकते हैं और मॉडल को तय करने दें कि कब उनका उपयोग करें। संरचित आउटपुट के लिए JSON मोड भी उपलब्ध है।

तापमान, top_p, स्टॉप और seed सभी कॉन्फ़िगर करने योग्य हैं। यह लचीलापन आपको मॉडल की रचनात्मकता और निर्धारणात्मकता को ट्यून करने की अनुमति देता है।

गोपनीयता और डेटा उपयोग नीतियां

आपके प्रॉम्प्ट्स को ट्रेनिंग के लिए इस्तेमाल नहीं किया जाता है। यह कई फ्री या कम लागत वाले प्रदाताओं से एक महत्वपूर्ण अंतर है जो अपने मॉडल को बेहतर बनाने के लिए आपका डेटा इस्तेमाल करते हैं।

एक खाते के लिए केवल एक ईमेल पते की आवश्यकता होती है। फोन नंबर की आवश्यकता नहीं है। आप Google से साइन अप कर सकते हैं या एक मानक ईमेल और पासवर्ड का उपयोग कर सकते हैं।

एक हार्ड कंटेंट लिमिट हमेशा लागू होती है: किशोरों से जुड़ा यौन कंटेंट अस्वीकार कर दिया जाता है। अन्य सभी कानूनी वयस्क कंटेंट की अनुमति है।

सामान्य API त्रुटियों का निवारण

सबसे आम त्रुटि रेट लिमिट पर पहुँचना है। API प्रति मिनट 300 अनुरोध और प्रति कुंजी 8 समवर्ती अनुरोध की अनुमति देता है। यदि आप इससे अधिक करते हैं, तो आपको 429 त्रुटि मिलेगी।

एक अन्य समस्या अनुरोध बॉडी का आकार है। अधिकतम अनुरोध बॉडी 8 MB है। यदि आप बड़े संदर्भ भेज रहे हैं, तो सुनिश्चित करें कि आप इस सीमा के भीतर हैं।

त्रुटियाँ मुफ्त हैं। यदि सर्वर की समस्या या अमान्य इनपुट के कारण कोई अनुरोध विफल हो जाता है, तो उन टोकन के लिए आपसे शुल्क नहीं लिया जाता है।

डिप्लॉयमेंट के लिए अंतिम चेकलिस्ट

लाइव जाने से पहले, पुष्टि करें कि आपका API कुंई सक्रिय है। सुनिश्चित करें कि आपका बेस URL सही ढंग से HTTPS://api.dolphinaimodels.com/v1 पर सेट है।

अपने स्ट्रीमिंग इम्प्लीमेंटेशन का परीक्षण करें। पुष्टि करें कि फंक्शन कॉलिंग आपके चयनित SDK के साथ अपेक्षित के रूप में काम करती है।

अपनी टोकन उपयोग सीमाओं की जाँच करें। सुनिश्चित करें कि आपके पास अपनी अनुमानित मात्रा के लिए पर्याप्त पूर्व-भुगतान क्रेडिट है।

याद रखें कि आप अपनी API कुंजी को किसी भी समय बदल सकते हैं। प्रत्येक खाते में एक सक्रिय कुंजी होती है, जिसे जब आप एक नई जनरेट करते हैं तो बदल दिया जाता है।