Nemotron Nano 30B · NVIDIA
NVIDIA-ს Nemotron Nano 30B MoE არქიტექტურით (3B აქტიური). შექმნილია სწრაფი ინფერენციისთვის მნიშვნელოვნად უფრო დიდი მოდელების ხარისხით.
შესახებ Nemotron Nano 30B
NVIDIA-ს Nemotron Nano 30B MoE არქიტექტურით (3B აქტიური). შექმნილია სწრაფი ინფერენციისთვის მნიშვნელოვნად უფრო დიდი მოდელების ხარისხით.
რაში გამოირჩევა: ეფექტური MoE · NVIDIA-ზე ოპტიმიზებული სიჩქარე · მსჯელობა.
როგორ გამოვიყენოთ Nemotron Nano 30B
-
1
ჩაწერე ან ატვირთე
ჩაწერე რაც გინდა ზემოთ მოცემულ ველში, ან ატვირთე ფაილი, თუ ინსტრუმენტი ამას ითხოვს.
-
2
გენერირება
დააწკაპუნე მთავარ ღილაკზე. დაელოდე 2-30 წამს, მოდელისა და შეყვანის ზომის მიხედვით.
-
3
ჩამოტვირთე ან გააზიარე
ჩამოტვირთე შედეგი ან გააზიარე პირდაპირი ბმული. წყლის ნიშნის გარეშე, მზად გამოსაყენებლად.
ხშირად დასმული კითხვები
რამდენი ჯდება Nemotron Nano 30B-ის გამოყენება?
Nemotron Nano 30B არის Pro მოდელი: ერთი გამოყენება 10 tokens ჯდება (დაახლოებით $0.05 ჩვენი რეალური ღირებულება). გჭირდება Pro გეგმა ($9 თვეში → 15.000 tokens) ან ერთჯერადი პაკეტი. თუ უფასო ანგარიშზე უკვე გაქვს tokens, მათი პირდაპირ დახარჯვაც შეგიძლია.
რამდენი გამოყენება Nemotron Nano 30B-ისთვის შედის Pro გეგმაში?
Pro ($9/თვე) გაძლევს ყოველთვიურად 15.000 tokens. 10 tokens თითო გამოყენებაზე, მოდელი Nemotron Nano 30B, ანუ ~1.500 სრული გამოყენება ციკლში. თუ არ გეყოფა, ერთჯერადი პაკეტები (5.000 / 25.000 / 80.000 tokens) ემატება ბალანსს და ვადა ერთ წლამდე არ გაუვა.
რით არის განსაკუთრებული Nemotron Nano 30B?
NVIDIA თავის მოდელებს არეგულირებს სწრაფი ინფერენციისთვის საკუთარ ოპტიმიზებულ აპარატურაზე, კარგია ტექნიკურ კითხვებსა და მსჯელობაში. მისი კონკრეტული ძლიერი მხარეებია: ეფექტური MoE, nvidia-ოპტიმიზებული სიჩქარე და მსჯელობა.
რამდენად სწრაფად პასუხობს Nemotron Nano 30B?
Nemotron Nano 30B ერთ-ერთი სწრაფი მოდელია კატალოგში: ტიპური პასუხი 2-5 წამი. რეალურ დროზე გავლენას ახდენს მოთხოვნის სიგრძეც და სერვერის დატვირთვაც. ძალიან დიდი კონტექსტის მოდელები უფრო ნელია, თუ ძალიან გრძელ ტექსტებს ჩასვამ.
როგორ ვიყენო Nemotron Nano 30B ia.gratis-ზე?
შეგიძლია გამოიყენო Nemotron Nano 30B /chat/ გვერდიდან, აირჩიე Nemotron Nano 30B მოდელების სიაში, ან REST API-ით POST მოთხოვნის სხეულში გადასცე `model=nemotron-nano`. მოკლედ: NVIDIA, სიჩქარისთვის ოპტიმიზებული. მოდელის შიდა იდენტიფიკატორია `nemotron-nano`, სასარგებლოა API-ით ინტეგრაციისას.