התחלה מהירה: API של LLM ללא צנזורה

דרישות מוקדמות והתקנה

התקן את ה-SDK הרשמי לשפת התכנות המועדפת עליך והגדר משתני סביבה. ה-API שלנו מתנהג בדיוק כמו נקודת הקצה הסטנדרטית של OpenAI, כך שתוכל להחליף ספריות ללא כתיבת לוגיקה מחדש. אנו משתמשים בכותרות סטנדרטיות ואין צורך בחבילות מותאמות אישית. נדרש רק מפתח API תקף מלוח הבקרה.

אתחול הלקוח

הגדר את כתובת הבסיס כך שתפנה ישירות לשירות המאוחסן אצלנו. נקודת הקצה הסטנדרטית אינה עובדת כאן מכיוון שאנו ספק עצמאי. עליך לציין את כתובת הבסיס במפורש בתצורת הלקוח שלך. זה מבטיח שכל הבקשות יועברו דרך תשתית המודל ה-unfiltered שלנו.

תצורת Python

הגדר את כתובת הבסיס ומפתח ה-API לפני ביצוע כל קריאה. הגדרה זו עובדת עם Python 3.8+.

Copyfrom openai import OpenAI

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

תצורת Node.js

השתמשו בלקוח Node הרשמי כדי לאתחל את החיבור. ודאו שאתם מעבירים את מחרוזת כתובת הבסיס הנכונה.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

בצעו את הבקשה הראשונה שלכם

שלח בקשת POST סטנדרטית ל-chat-completions עם מזהה המודל שלך מוגדר ל uncensored. מודל זה מקבל כל קלט חוקי ללא סינון נושאי מבוגרים או שנויים במחלוקת. התגובה מחזירה בלוק טקסט שלם. ניתן לבדוק חיבוריות עם פקודת curl פשוטה.

Copycurl https://api.promptuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]
  }'

טפול בתגובות סטרימינג

אפשרו זרימה על ידי הגדרת stream: true בגוף הבקשה שלך. זה מחזיר נתונים באמצעות אירועים שנשלחים מהשרת (SSE) ככל שהאסימונים נוצרים. השתמש בזה לעדכוני ממשק משתמש בזמן אמת או להצגת התקדמות. הנתח הסופי מכיל את סטטיסטיקות השימוש באסימונים. גישה זו מפחיתה את תחומת הזמן המוחשית עבור פלט גדול.

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)

הגדר פרמטרים לתוצאות מיטביות

התאם פרמטרים כמו טמפרטורה, top_p ו-seed כדי לשלוט ביצירתיות. טמפרטורות גבוהות מייצרות טקסט מגוון יותר, בעוד ערכים נמוכים מבטיחים עקביות. המודל תומך בשימוש סטנדרטי בפקודות פונקציה ובמצב JSON. ניתן לאכוף פורמטים קפדניים של פלט באמצעות response_format. בקרות אלו עוזרות לך לעבד עדין את ההתנהגות ללא צנזורה למקרה השימוש הספציפי שלך.

הבנת שימוש בטוקנים ומגבלות

חלון ההקשר תומך ב-100,000 טוקנים לקלט ופלט משולבים. ניתן לייצר עד 16,000 טוקנים לכל בקשה. מגבלות הקצב מגבילות ל-300 בקשות לדקה לכל מפתח. שגיאות כמו 401 מציינות מפתח לא חוקי, בעוד ש-402 אומר שאתם צריכים יותר אשראי. 429 מציין שפגעתם במגבלת הקצב. אשראי שלא נוצל לא פג תוקף לעולם.