DeepSeek API: अनसेंसर्ड LLMs के लिए उत्पादन जाँच सूची

ओपनएआई संगतता और एसडीके समर्थन की जांच करें

संगतता OpenAI chat-completions मानक का कड़ा पालन करने पर निर्भर करती है। अधिकांश आधुनिक SDKs उस किसी भी सेवा को स्वीकार करते हैं जो इस एंडपॉइंट संरचना को लागू करती है। आपको अपने आधार URL को अपने चुने हुए प्रदाता की ओर इशारा करने के लिए अपडेट करना होगा। मॉडल पहचानकर्ता को भी समायोजित करने की आवश्यकता है। मानक gpt-4 स्ट्रिंग्स अक्सर uncensored विकल्पों के साथ विफल हो जाते हैं। एक सामान्य पहचानकर्ता जैसे uncensored या होस्ट द्वारा प्रदान की गई विशिष्ट मॉडल नाम। यह सुनिश्चित करता है कि आपका कोड विनिर्स्ट-विशिष्ट तर्क को हार्डकोड किए बिना अनुरोधों को सही तरीके से रूट करता है।

Copycurl https://api.apicoderdeepseek.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the available endpoints for the chat completion service."}]
  }'

संदर्भ विंडो और अधिकतम आउटपुट सीमाओं की जांच करें

संदर्भ विंडो यह निर्धारित करती है कि एक अनुरोध में आपका मॉडल कितना कोड प्रोसेस कर सकता है। बड़ी विंडो जटिल फ़ाइलों को चंक करने की आवश्यकता को कम करती है। हालांकि, वे मेमोरी उपयोग और लेटेंसी को भी बढ़ाती हैं। कुछ प्रदाता संयुक्त इनपुट और आउटपुट के लिए 100,000 टोकन प्रदान करते हैं। अन्य अनुरोध प्रति आउटपुट को 16,000 टोकन तक सीमित करते हैं। बड़े रिपॉजिटरी के साथ एकीकृत करने से पहले आपको इन सीमाओं की जांच करनी चाहिए। इन सीमाओं से अधिक होने पर तुरंत त्रुटियां आती हैं।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.apicoderdeepseek.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)

स्ट्रीमिंग और रियल-टाइम टोकन उपयोग का आकलन करें

स्ट्रीमिंग आपके एप्लिकेशन को टोकन को जनरेट होते ही प्रदर्शित करने देती है। इससे IDEs और चैट इंटरफेस में यूजर एक्सपीरियंस बेहतर होता है। सर्वर डेटा सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) के माध्यम से भेजता है। प्रत्येक चंक में उपयोग आंकड़े हो सकते हैं। सटीक टोकन गणना के लिए आपको अंतिम चंक को पार्स करना चाहिए। यह डेटा बिलिंग और रेट लिमिट ट्रैकिंग के लिए महत्वपूर्ण है। स्ट्रीमिंग के बिना, यूजर पूरे जवाब का इंतज़ार करते हैं। लेटेंसी अधिक महसूस होती है, भले ही कुल समय समान हो।

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.apicoderdeepseek.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);

फ़ंक्शन कॉलिंग और JSON मोड स्थिरता का परीक्षण करें

फंक्शन कॉलिंग आपकी एपीआई को एक्सटर्नल टूल्स ट्रिगर करने की अनुमति देती है। JSON मोड विश्वसनीय पार्सिंग के लिए संरचित आउटपुट फोर्स करता है। दोनों फीचर्स को मजबूत मॉडल ट्यूनिंग की आवश्यकता होती है। अनसेंसर्ड मॉडल्स अक्सर जटिल निर्देशों को बेहतर ढंग से संभालते हैं। वे अनोखे JSON स्ट्रक्चर्स को रिफ्यूज नहीं करते हैं। खराब इनपुट के साथ एज केस टेस्ट करें। सुनिश्चित करें कि आपका पार्सर आंशिक रिस्पॉन्स को सहजता से संभालता 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)

रेट लिमिट और संवहन बाधाओं का मूल्यांकन करें

दर सीमाएं सर्वर ओवरलोड को रोकती हैं। अधिकांश API प्रति कुंजी 300 अनुरोध प्रति मिनट की अनुमति देती हैं। संवहन सीमाएं एक साथ कनेक्शन को प्रतिबंधित करती हैं। आपको इन बाधाओं का सम्मान करते हुए पुनः प्रयास तर्क डिज़ाइन करना चाहिए। सीमाओं को पार करने पर 429 त्रुटियां ट्रिगर होती हैं। अपने क्लाइंट कोड में चरघातांकी विलंबता लागू करें। यदि आपका कार्यभार अधिक है तो कई कुंजियों का उपयोग करने पर विचार करें।

Copycurl https://api.apicoderdeepseek.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the available endpoints for the chat completion service."}]
  }'

डेटा गोपनीयता और प्रशिक्षण नीतियों की पुष्टि करें

गोपनीयता नीतियां प्रदाताओं के बीच काफी भिन्न होती हैं। कुछ अपने डेटा का उपयोग मॉडल ट्रेनिंग के लिए करते हैं। अन्य कठोर अलगाद का वादा करते हैं। जांचें कि क्या प्रॉम्प्ट्स अस्थायी या स्थायी रूप से स्टोर किए जाते हैं। सुनिश्चित करें कि आपका संवेदनशील कोड सार्वजनिक मॉडल्स को बेहतर बनाने के लिए उपयोग नहीं किया जाता है। केवल ईमेल साइनअप पहचान के लीक को कम करता है। फ़ोन नंबर की आवश्यकता न होना गोपनीयता जोड़ता है।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.apicoderdeepseek.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)

समीक्षा मूल्य निर्धारण पारदर्शिता और टोकन लागत

पारदर्शी मूल्य निर्धारक इनपुट और आउटपुट लागत को अलग-अलग सूचीबद्ध करता है। इनपुट टोकन आउटपुट टोकन से सस्ते होते हैं। प्रीपेड क्रेडिट हैरानी वाली बिलों को समाप्त करता है। कुछ प्रदाता प्रति टोकन शुल्क लेते हैं। अन्य फ्लैट रेट प्रदान करते हैं। जांचें कि क्या त्रुटियां मुफ्त हैं। इससे परीक्षण के दौरान पैसे बचते हैं।

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.apicoderdeepseek.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);

सुनिश्चित करें NSFW उपयोग के लिए सामग्री फ़िल्टर लचीलापन

अनकेंस्ड मॉडल वयस्क सामग्री पर प्रतिबंध हटा देते हैं। वे कानूनी विषयों के लिए रिफ्यूज़ नहीं करते हैं। यह रचनात्मक लेखन या वयस्क डेटासेट्स के लिए आदर्श है। हालांकि, कुछ सीमाएँ अभी भी लागू होती हैं। यौन सामग्री में किशोरों को अभी भी ब्लॉक किया जा सकता है। अपने प्रोवाइडर की विशिष्ट हार्ड लिमिट्स की जाँच करें।

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)