Nemotron-3.5-Embed-1B-BF16 API
nvidia tarafından geliştirilen Nemotron-3.5-Embed-1B-BF16, benzerlik araması için metni sayısal vektörlere dönüştürür. Bu bir embedding hizmetidir; yanıt sohbet metni değil, vektördür.
HazırlanıyorBir milyon token başına Toman
Kullanım tarifesi istek kabulünde sabitlenir. Son kullanım tutarı bildirilen tüketime göre hesaplanır.
- API model kimliği
- di-nvidianemotron-35-embed-1b-bf16-2e7548780d
- Model geliştiricisi
- nvidia
- Hizmet türü
- Embedding
- Güncel hizmet durumu
- Hazırlanıyor
- Yapılandırılmış bağlam sınırı
- 32,768 token
Model özellikleri
Bu modelin mevcut yolu için ek özellikler doğrulanmadı.
Nemotron-3.5-Embed-1B-BF16 nedir?
ServerNet üzerinden Nemotron-3.5-Embed-1B-BF16 kullanmak için di-nvidianemotron-35-embed-1b-bf16-2e7548780d genel kimliğini gönderin. Ağ geçidi bu kimlikle yapılandırılmış yolu seçer; modelin geliştiricisi nvidia.
Nemotron-3.5-Embed-1B-BF16 kullanım alanları
- Anlamsal arama için belge parçalarını Nemotron-3.5-Embed-1B-BF16 ile dizine ekleyin.
- Arama sorgusunu, dizini oluşturan aynı Nemotron-3.5-Embed-1B-BF16 modeliyle vektöre dönüştürün.
- Sonuçları bir metin modeliyle birleştirmeden önce erişim kalitesini değerlendirin.
Entegrasyonunuzu oluşturun
/v1/embeddings yoluna bir metin veya metin listesi gönderin ve vektörleri arama dizininizde saklayın. Model değiştirirken dizini yeniden oluşturun ve vektör boyutlarını kontrol edin; uyumsuz vektörleri karıştırmayın.
Girdiler ve hizmet sınırları
Yol düz metin ve en fazla 128 metinlik gruplar kabul eder. Token kimliği dizileri, medya girdileri ve desteklenmeyen çıktı biçimleri reddedilir. Parça boyutlarını yapılandırılmış girdi sınırına göre seçin.
Örnek istek maliyeti
Önbellek indirimi olmadan 1,000 girdi ve 0 çıktı tokeni için. Bu bir katalog tahminidir; sabit istek ücreti değildir. Bildirilen tüketim ve isteğiniz için sabitlenen fiyat, kullanım tutarını belirler.
- Tahmini kullanım, Toman
- 6
Nemotron-3.5-Embed-1B-BF16 API bağlantısı
Anahtarınızda ai:embedding yetkisini, kullanılabilirliği kontrol etmek için ai:models:read yetkisini etkinleştirin. SERVERNET_API_KEY değerini sunucu ortamında saklayın. Her yeni istek için tekrar anahtarını değiştirin; yalnızca aynı isteği yeniden gönderirken sabit tutun.
Bu örnek istek biçimini gösterir. Yalnızca model GET /v1/models listesinde göründükten sonra gönderin.
curl https://servernet.cloud/v1/embeddings \
-H "Authorization: Bearer $SERVERNET_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H 'Idempotency-Key: CHANGE_FOR_EACH_NEW_REQUEST' \
-d '{
"model": "di-nvidianemotron-35-embed-1b-bf16-2e7548780d",
"input": [
"Hello world",
"Search documents"
]
}'
Aynı isteği yeniden denerken aynı Idempotency-Key değerini kullanın. Başarılı yanıtlar 24 saat boyunca yeniden ücret alınmadan oynatılır. x-should-retry:false varsa otomatik tekrar denemeyin. Anahtar yalnızca bir kez gösterilir. Sunucu ortam değişkeninde saklayın; tarayıcı koduna, GitHub’a veya günlüklere eklemeyin.
Anahtarlar, bütçeler ve kullanım raporlarıSık sorulan sorular
Nemotron-3.5-Embed-1B-BF16 ServerNet üzerinden kullanılabilir mi?
Nemotron-3.5-Embed-1B-BF16 şu anda API kullanımı için hazır değil. Katalogda bulunması erişimi veya ücretlendirmeyi etkinleştirmez. Kullanılabilir bir ilgili model seçin ya da yol doğrulandıktan sonra bu sayfayı tekrar kontrol edin.
Nemotron-3.5-Embed-1B-BF16 için hangi model kimliğini ve API yolunu kullanmalıyım?
model alanında di-nvidianemotron-35-embed-1b-bf16-2e7548780d kimliğini, aşağıdaki yolu ve eşleşen anahtar yetkisini kullanın. ServerNet anahtarları projeye bağlıdır; SDK temel URL değeri https://servernet.cloud/v1 olmalıdır.
Nemotron-3.5-Embed-1B-BF16 kullanımı nasıl ücretlendirilir?
Bu embedding yolunda yalnızca girdi tokenleri ücretlendirilir. Dönen vektör, ücretlendirilebilir üretilmiş metin değildir. Gruptaki her metin girdi tüketimine katkıda bulunur.
Nemotron-3.5-Embed-1B-BF16 üretimde kullanılmadan önce neleri kontrol etmeliyim?
Yol düz metin ve en fazla 128 metinlik gruplar kabul eder. Token kimliği dizileri, medya girdileri ve desteklenmeyen çıktı biçimleri reddedilir. Parça boyutlarını yapılandırılmış girdi sınırına göre seçin.
Aynı görev için modelleri karşılaştırın
all-MiniLM-L12-v2
Kullanılabilir EmbeddingYapılandırılmış bağlam sınırı: 512 token
all-MiniLM-L6-v2
Kullanılabilir EmbeddingYapılandırılmış bağlam sınırı: 512 token
all-mpnet-base-v2
Kullanılabilir EmbeddingYapılandırılmış bağlam sınırı: 512 token
bge-base-en-v1.5
Kullanılabilir EmbeddingYapılandırılmış bağlam sınırı: 512 token
bge-en-icl
Kullanılabilir EmbeddingYapılandırılmış bağlam sınırı: 8,192 token
bge-large-en-v1.5
Kullanılabilir EmbeddingYapılandırılmış bağlam sınırı: 512 token