अनकैप्ड ollama API संदर्भ

बेस URL और प्रमाणीकरण

सभी अनुरोधों के लिए बेस यूआरएल HTTPS://api.uncensoredollama.com/v1 है। आप API कुंजी को Authorization हेडर में पास करके प्रमाणीकरण करते हैं। हेडर फॉर्मेट बिल्कुल 'Bearer YOUR_API_KEY' होना चाहिए। यह कुंजी Google या ईमेल के माध्यम से साइन अप करने के तुरंत बाद उत्पन्न की जाती है। फोन नंबर सत्यापन की आवश्यकता नहीं है। आपकी कुंजी किसी भी मानक OpenAI SDK क्लाइंट के साथ काम करती है।

पहला अनुरोध

/v1/chat/completions एंडपॉइंट पर अपना पहला प्रॉम्प्ट भेजें। मॉडल आईडी 'uncensored' है। यह मॉडल कानूनी वयस्क उपयोग के लिए सामग्री अस्वीकृतियों के बिना उत्तर देता है। यह GPT या क्लॉड नहीं है। कनेक्टिविटी की जांच करने के लिए निम्नलिखित curl कमांड का उपयोग करें।

Copycurl https://api.uncensoredollama.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list 3 common rust compile errors"}]
  }'

जनरेटेड टेक्स्ट वाला एक JSON प्रतिक्रिया की उम्मीद करें। यदि आपको त्रुटि मिलती है, तो अपनी कुंजी की वैधता जांचें। मॉडल जटिल निर्देशों को अच्छी तरह संभालता है। आप अधिक रचनात्मक आउटपुट के लिए तापमान जैसे पैरामीटर को समायोजित कर सकते हैं।

Python SDK इंटीग्रेशन

आसान इंटीग्रेशन के लिए आधिकारिक OpenAI पायथन लाइब्रेरी का उपयोग करें। क्लाइंट इंस्टेंस पर base_url और api_key एट्रिब्यूट सेट करें। इससे आपको मौजूदा कोड संरचनाओं को पुन: उपयोग करने की अनुमति मिलती है। निम्नलिखित उदाहरण एक सरल चैट कंप्लीशन कॉल को दर्शाता है।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.uncensoredollama.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट में चयनों (choices) सरणी में उत्पन्न टेक्स्ट शामिल है। आप सामग्री को सीधे निकाल सकते हैं। यह विधि बैच प्रसंस्करण के लिए विश्वसनीय है। यह रीट्राइज़ को स्वचालित रूप से संभालता है।

Node SDK उपयोग

अपने क्रेडेंशियल्स के साथ ओपनएआई क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। base_url हमारे एंडपॉइंट की ओर इशारा करना चाहिए। यह मानक नोड.जेएस एप्लिकेशन के साथ संगतता सुनिश्चित करता है। क्लाइंट इंस्टेंस बनाने के लिए निम्नलिखित स्निपेट का उपयोग करें।

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uncensoredollama.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

चैट.completions.create विधि को अपनी मॉडल आईडी के साथ कॉल करें। 'uncensored' मॉडल सिस्टम प्रॉम्प्ट्स का प्रभावी ढंग से जवाब देता है। आप रिजल्ट्स को स्ट्रीम कर सकते हैं या पूरे रिस्पॉन्स का इंतज़ार कर सकते हैं। एरर हैंडलिंग नेटवर्क समस्याओं को कैच करनी चाहिए।

स्ट्रीमिंग और उपयोग डेटा

स्ट्रीमिंग को सक्षम करने के लिए stream को true सेट करें। यह उत्पन्न होते ही चंक लौटाता है। अंतिम चंक में उपयोग सांख्यिकी होती है। इसमें इनपुट और आउटपुट टोकन गणना शामिल है। यह डेटा बिलिंग सटीकता के लिए महत्वपूर्ण है।

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

प्रत्येक चंक को पूरा उत्तर बनाने के लिए प्रक्रिया करें। स्ट्रीमिंग फीचर अनुभवजन्य विलंबता को कम करता है। यह रियल-टाइम एप्लिकेशन के लिए अच्छी तरह काम करता है। टोकन उपयोग केवल अंतिम चंक में होता है।

सीमाएं और त्रुटियां

आप प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों तक सीमित हैं। संदर्भ विंडो 100,000 टोकन है। त्रुटियों में अमान्य कुंजियों के लिए 401 और अपर्याप्त क्रेडिट के लिए 402 शामिल हैं। 429 त्रुटि दर सीमा को संकेत देती है। अपने एप्लिकेशन में इन कोड को सहजता से संभालें। अस्वीकृतियां क्रेडिट का उपभोग नहीं करतीं। त्रुटियां मुफ्त हैं। आपका पूर्वभुगतान क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता।