सर्वोत्तम मुक्त स्रोत मजकूर निर्मिती मॉडेल्स

व्यावहारिक, बिल्डर-प्रथम मार्गदर्शक निवडण्यासाठी सर्वोत्तम मोफत मजकूर निर्मिती मॉडेल्स—स्पष्ट व्यापार-offs, परिस्थितीनुसार जलद निवडी, आणि ShareAI Playground मध्ये त्यांना प्रयत्न करण्यासाठी एक-क्लिक मार्गांसह.

---

थोडक्यात; वाचा

जर तुम्हाला हवे असेल सर्वोत्तम मुक्त स्रोत मजकूर निर्मिती मॉडेल्स आत्ता, जलद पुनरावृत्ती आणि कमी खर्चासाठी कॉम्पॅक्ट, निर्देश-ट्यून केलेल्या प्रकाशनांसह प्रारंभ करा, नंतर फक्त आवश्यक असल्यास स्केल करा. बहुतेक टीम्ससाठी:

• जलद प्रोटोटायपिंग (लॅपटॉप/CPU-अनुकूल): हलके 1–7B निर्देश-ट्यून केलेले मॉडेल्स वापरा; INT4/INT8 मध्ये क्वांटाइझ करा.
• उत्पादन-ग्रेड गुणवत्ता (संतुलित खर्च/प्रतीक्षा वेळ): आधुनिक 7–14B चॅट मॉडेल्स लांब संदर्भ आणि कार्यक्षम KV कॅशसह.
• स्केलवर थ्रूपुट: मिश्रण-ऑफ-एक्सपर्ट्स (MoE) किंवा होस्ट केलेल्या एंडपॉइंटच्या मागे उच्च-कार्यक्षमता घन मॉडेल्स.
• बहुभाषिक: मजबूत गैर-इंग्रजी प्रीट्रेनिंग आणि निर्देश मिश्रणांसह कुटुंबे निवडा.

👉 150+ मॉडेल्स एक्सप्लोर करा मॉडेल मार्केटप्लेस (किंमत, प्रतीक्षा वेळ, आणि प्रदाता प्रकारासाठी फिल्टर्स): मॉडेल्स ब्राउज करा

किंवा थेट यामध्ये उडी मारा प्लेग्राउंड कोणत्याही इन्फ्रासह नाही: प्लेग्राउंडमध्ये प्रयत्न करा

मूल्यांकन निकष (आम्ही कसे निवडले)

मॉडेल गुणवत्ता संकेत

आम्ही मजबूत सूचना-अनुसरण, सुसंगत दीर्घ-आकार निर्मिती, आणि स्पर्धात्मक बेंचमार्क निर्देशक (तर्कशक्ती, कोडिंग, सारांश) शोधतो. मानवी मूल्यांकन आणि वास्तविक प्रॉम्प्ट्स लीडरबोर्ड स्नॅपशॉट्सपेक्षा अधिक महत्त्वाचे आहेत.

परवाना स्पष्टता

“ओपन सोर्स” ≠ “उघड्या वजनांचे.” आम्ही व्यावसायिक उपयोजनासाठी OSI-शैलीच्या परवानगीपर परवान्यांना प्राधान्य देतो, आणि आम्ही स्पष्टपणे नमूद करतो की एखादे मॉडेल फक्त उघड्या वजनांसाठी आहे किंवा त्यावर वापर निर्बंध आहेत.

हार्डवेअर गरजा

VRAM/CPU बजेट्स “फ्री” ची वास्तविक किंमत ठरवतात. आम्ही क्वांटायझेशन उपलब्धता (INT8/INT4), संदर्भ विंडो आकार, आणि KV-कॅश कार्यक्षमता विचारात घेतो.

परिसंस्था परिपक्वता

साधने (निर्मिती सर्व्हर, टोकनायझर्स, अडॅप्टर्स), LoRA/QLoRA समर्थन, प्रॉम्प्ट टेम्पलेट्स, आणि सक्रिय देखभाल तुमच्या मूल्य मिळवण्याच्या वेळेवर परिणाम करतात.

उत्पादन तयारी

कमी शेवटची विलंबता, चांगल्या सुरक्षा डीफॉल्ट्स, निरीक्षणक्षमता (टोकन/विलंबता मेट्रिक्स), आणि लोड अंतर्गत सुसंगत वर्तन लॉन्चेस यशस्वी किंवा अयशस्वी करतात.

शीर्ष मुक्त स्रोत मजकूर निर्मिती मॉडेल्स (वापरण्यासाठी मोफत)

खाली प्रत्येक निवडीमध्ये ताकद, आदर्श उपयोग-प्रकरणे, संदर्भ नोट्स, आणि स्थानिक किंवा ShareAI द्वारे चालवण्यासाठी व्यावहारिक टिप्स समाविष्ट आहेत.

लामा कुटुंब (उघड प्रकार)

हे येथे का आहे: मोठ्या प्रमाणावर स्वीकारलेले, लहान-ते-मध्यम पॅरामीटर श्रेणीमध्ये मजबूत चॅट वर्तन, मजबूत सूचना-ट्यून केलेले चेकपॉइंट्स, आणि अडॅप्टर्स आणि साधनांचे मोठे इकोसिस्टम.

सर्वोत्तम यासाठी: सामान्य चॅट, संक्षेप, वर्गीकरण, साधन-जाणकार प्रॉम्प्टिंग (संरचित आउटपुट).

संदर्भ आणि हार्डवेअर: अनेक प्रकार विस्तारित संदर्भ (≥8k) समर्थन करतात. INT4 क्वांटायझेशन्स सामान्य ग्राहक GPUs आणि आधुनिक CPUs वर विकास/चाचणीसाठी चालतात.

प्रयत्न करा: लामा-कुटुंब मॉडेल्स फिल्टर करा मॉडेल मार्केटप्लेस किंवा उघडा प्लेग्राउंड.

मिस्ट्रल / मिक्स्ट्रल मालिका

हे येथे का आहे: मजबूत सूचना-ट्यून केलेल्या चॅट प्रकारांसह कार्यक्षम आर्किटेक्चर; MoE (उदा., मिक्स्ट्रल-शैली) उत्कृष्ट गुणवत्ता/लेटन्सी व्यापार-ऑफ प्रदान करते.

सर्वोत्तम यासाठी: जलद, उच्च-गुणवत्तेचे चॅट; मल्टी-टर्न सहाय्य; खर्च-प्रभावी स्केलिंग.

संदर्भ आणि हार्डवेअर: क्वांटायझेशनसाठी अनुकूल; MoE प्रकार योग्यरित्या दिले गेले असता (राउटर + बॅचिंग) उत्कृष्ट ठरतात.

प्रयत्न करा: प्रदाते आणि लेटन्सीची तुलना करा मॉडेल्स ब्राउज करा.

क्वेन कुटुंब

हे येथे का आहे: मजबूत बहुभाषिक कव्हरेज आणि सूचना-अनुसरण; वारंवार समुदाय अद्यतने; कॉम्पॅक्ट आकारांमध्ये स्पर्धात्मक कोडिंग/चॅट कार्यक्षमता.

सर्वोत्तम यासाठी: बहुभाषिक चॅट आणि सामग्री निर्मिती; संरचित, सूचना-प्रधान प्रॉम्प्ट्स.

संदर्भ आणि हार्डवेअर: CPU/GPU साठी चांगले लहान-मॉडेल पर्याय; लांब संदर्भ प्रकार उपलब्ध.

प्रयत्न करा: लवकर लॉन्च करा प्लेग्राउंड.

Gemma कुटुंब (परवानगी देणारे OSS प्रकार)

हे येथे का आहे: लहान फूटप्रिंट्समध्ये स्वच्छ सूचना-ट्यून केलेले वर्तन; ऑन-डिव्हाइस पायलट्ससाठी अनुकूल; मजबूत दस्तऐवजीकरण आणि प्रॉम्प्ट टेम्पलेट्स.

सर्वोत्तम यासाठी: हलके सहाय्यक, उत्पादन मायक्रो-फ्लो (ऑटो-कंप्लीट, इनलाइन मदत), संक्षेप.

संदर्भ आणि हार्डवेअर: लॅपटॉपसाठी INT4/INT8 क्वांटायझेशनची शिफारस केली जाते; लांब कार्यांसाठी टोकन मर्यादा पहा.

प्रयत्न करा: Gemma प्रकार कोणते प्रदाते होस्ट करतात ते पहा मॉडेल्स ब्राउज करा.

Phi कुटुंब (हलके/बजेट)

हे येथे का आहे: अत्यंत लहान मॉडेल्स जे रोजच्या कार्यांवर त्यांच्या आकारापेक्षा जास्त कामगिरी करतात; जेव्हा खर्च आणि विलंब प्राधान्य असतो तेव्हा आदर्श.

सर्वोत्तम यासाठी: एज डिव्हाइस, फक्त CPU सर्व्हर, किंवा बॅच ऑफलाइन निर्मिती.

संदर्भ आणि हार्डवेअर: क्वांटायझेशन आवडते; CI चाचण्या आणि स्केल करण्यापूर्वी स्मोक चेक्ससाठी उत्कृष्ट.

प्रयत्न करा: जलद तुलना चालवा प्लेग्राउंड.

इतर उल्लेखनीय कॉम्पॅक्ट निवडी

• सूचना-ट्यून केलेले 3–7B चॅट मॉडेल्स कमी-RAM सर्व्हर्ससाठी ऑप्टिमाइझ केलेले.
• लांब-कॉन्टेक्स्ट डेरिव्हेटिव्ह्स (≥32k) दस्तऐवज QA आणि मीटिंग नोट्ससाठी.
• कोडिंग-केंद्रित छोटे मॉडेल्स जड कोड LLMs ओव्हरकिल असताना इनलाइन डेव्ह सहाय्यासाठी.

टिप: लॅपटॉप/CPU रनसाठी, INT4 पासून सुरू करा; फक्त तुमच्या प्रॉम्प्टसाठी गुणवत्ता कमी झाल्यास INT8/BF16 पर्यंत जा.

सर्वोत्तम “फ्री टियर” होस्ट केलेले पर्याय (जेव्हा तुम्हाला सेल्फ-होस्ट करायचे नसते)

फ्री-टियर एंडपॉइंट्स प्रॉम्प्ट्स आणि UX सत्यापित करण्यासाठी उत्कृष्ट आहेत, परंतु दर मर्यादा आणि फेअर-यूज पॉलिसी लवकर लागू होतात. विचार करा:

• समुदाय/प्रदाता एंडपॉइंट्स: बर्स्टी क्षमता, बदलणाऱ्या दर मर्यादा, आणि अधूनमधून कोल्ड स्टार्ट्स.
• स्थानिक विरुद्ध व्यापार-offs: होस्ट केलेले साधेपणा आणि स्केलवर जिंकतात; स्थानिक गोपनीयता, निश्चित विलंबता (वार्म झाल्यावर), आणि शून्य मार्जिनल API खर्चांवर जिंकतात.

ShareAI कसे मदत करते: एकाच कीसह अनेक प्रदात्यांकडे रूट करा, विलंबता आणि किंमतींची तुलना करा, आणि तुमचे अॅप पुन्हा लिहिल्याशिवाय मॉडेल्स स्विच करा.

• दोन क्लिकमध्ये आपली की तयार करा: API की तयार करा
• API क्विकस्टार्टचे अनुसरण करा: API संदर्भ

जलद तुलना तक्ता

मॉडेल कुटुंब	परवाना शैली	पॅराम्स (सामान्यतः)	संदर्भ विंडो	अनुमान शैली	सामान्य VRAM (INT4→BF16)	ताकद	आदर्श कार्ये
लामा-कुटुंब	उघड वजन / अनुमत प्रकार	७–१३बी	८के–३२के	जीपीयू/सीपीयू	~6–26GB	सामान्य चॅट, सूचना	सहाय्यक, सारांश
मिस्त्रल/मिक्स्ट्रल	उघड वजन / अनुमत प्रकार	7B / MoE	८के–३२के	GPU (CPU विकास)	~6–30GB*	गुणवत्ता/प्रतीक्षा वेळ संतुलन	उत्पादन सहाय्यक
Qwen	परवानगीयोग्य OSS	7–14B	८के–३२के	जीपीयू/सीपीयू	~6–28GB	बहुभाषिक, सूचना	जागतिक सामग्री
जेम्मा	परवानगीयोग्य OSS	२–९बी	४के–८के+	जीपीयू/सीपीयू	~३–१८जीबी	लहान, स्वच्छ चॅट	डिव्हाइसवरील पायलट्स
फाई	परवानगीयोग्य OSS	२–४बी	४के–८के	सीपीयू/जीपीयू	~२–१०जीबी	लहान आणि कार्यक्षम	एज, बॅच जॉब्स

योग्य मॉडेल कसे निवडावे (३ परिस्थिती)

1) बजेटवर MVP शिप करणारे स्टार्टअप

• सुरू करा लहान इन्स्ट्रक्शन-ट्यून केलेले (3–7B); क्वांटाईज करा आणि UX लेटन्सी मोजा.
• वापरा प्लेग्राउंड प्रॉम्प्ट्स ट्यून करण्यासाठी, नंतर कोडमध्ये त्याच टेम्पलेटला वायर करा.
• जोडा फॉलबॅक (थोडे मोठे मॉडेल किंवा प्रोव्हायडर रूट) विश्वासार्हतेसाठी.

• प्रोटोटाइप मध्ये प्लेग्राउंड
• API की तयार करा: API की तयार करा
• ड्रॉप-इनद्वारे API संदर्भ

2) विद्यमान अॅपमध्ये समरीकरण आणि चॅट जोडणारी उत्पादन टीम

• प्राधान्य द्या 7–14B मॉडेल्सना लांब संदर्भासह; स्थिर प्रोव्हायडर SKUs वर पिन करा.
• जोडा निरीक्षणक्षमता (टोकन मोजणी, p95 विलंबता, त्रुटी दर).
• वारंवार प्रॉम्प्ट्स कॅश करा; सिस्टम प्रॉम्प्ट्स लहान ठेवा; टोकन्स प्रवाहित करा.

• मॉडेल उमेदवार & विलंबता: मॉडेल्स ब्राउज करा
• रोल-आउट पायऱ्या: वापरकर्ता मार्गदर्शक

3) डेव्हलपर्सना ऑन-डिव्हाइस किंवा एज इनफरन्सची गरज आहे

• सुरुवात करा फाई/जेम्मा/कंम्पॅक्ट क्वेन, क्वांटाईज्ड ते INT4.
• संदर्भाचा आकार मर्यादित ठेवा; टास्क्स तयार करा (पुन्हा रँक करा → तयार करा) टोकन्स कमी करण्यासाठी.
• एक ठेवा ShareAI प्रदाता एंडपॉइंट जड प्रॉम्प्ट्ससाठी सर्वसमावेशक म्हणून.

• दस्तऐवज मुख्यपृष्ठ: दस्तऐवज
• प्रदाता परिसंस्था: प्रदाता मार्गदर्शक

व्यावहारिक मूल्यमापन कृती (कॉपी/पेस्ट).

प्रॉम्प्ट टेम्पलेट्स (चॅट वि. पूर्णता)

# चॅट (सिस्टम + वापरकर्ता + सहाय्यक).

टिप्स: सिस्टम प्रॉम्प्ट्स लहान आणि स्पष्ट ठेवा. संरचित आउटपुट्स (JSON किंवा बुलेट यादी) प्राधान्य द्या जेव्हा तुम्ही निकालांचे विश्लेषण कराल.

लहान गोल्डन सेट + स्वीकार्यता मर्यादा

• तयार करा 10–50 आयटम प्रॉम्प्ट सेट अपेक्षित उत्तरांसह.
• धोरणे पास/फेल नियम (रेगेक्स, कीवर्ड कव्हरेज, किंवा न्यायाधीश प्रॉम्प्ट्स).
• ट्रॅक जिंकण्याचे प्रमाण आणि विलंबता उमेदवार मॉडेल्समध्ये.

गार्डरेल्स आणि सुरक्षा तपासणी (PII/लाल झेंडे)

• स्पष्ट अपशब्द आणि PII रेगेक्स (ईमेल्स, SSNs, क्रेडिट कार्ड्स) ब्लॉक करा.
• जोडा नकार प्रणालीमध्ये धोकेदायक कार्यांसाठी धोरणे सूचित करा.
• असुरक्षित इनपुट्स कठोर मॉडेल किंवा मानवी पुनरावलोकन मार्गाकडे पाठवा.

निरीक्षणक्षमता

• लॉग सूचक, मॉडेल, टोकन्स इन/आउट, कालावधी, प्रदाता.
• p95 विलंबता आणि असामान्य टोकन स्पाइक्सवर अलर्ट करा.
• एक ठेवा पुनरावलोकन नोटबुक वेळोवेळी मॉडेल बदलांची तुलना करण्यासाठी.

तैनात करा आणि ऑप्टिमाइझ करा (स्थानिक, क्लाउड, हायब्रिड)

स्थानिक जलद प्रारंभ (CPU/GPU, क्वांटायझेशन नोट्स)

• क्वांटायझ करा INT4 लॅपटॉपसाठी; गुणवत्ता सत्यापित करा आणि आवश्यक असल्यास सुधारणा करा.
• UX जलदपणा टिकवण्यासाठी आउटपुट प्रवाहित करा.
• संदर्भ लांबी मर्यादित करा; मोठ्या सूचनांपेक्षा पुनर्रँक+निर्मितीला प्राधान्य द्या.

क्लाउड अनुमान सर्व्हर (OpenAI-सुसंगत राउटर्स)

• OpenAI-सुसंगत SDK वापरा आणि सेट करा बेस URL ShareAI प्रदाता एंडपॉइंटकडे.
• लहान विनंत्या बॅच करा जिथे UX ला हानी होत नाही.
• वॉर्म पूल्स आणि लहान टाइमआउट्स शेवटच्या विलंबाला कमी ठेवतात.

फाइन-ट्यूनिंग आणि अडॅप्टर्स (LoRA/QLoRA)

• निवडा अडॅप्टर्स लहान डेटा (<10k नमुने) आणि जलद पुनरावृत्त्यांसाठी.
• लक्ष केंद्रित करा स्वरूप-निष्ठा (तुमच्या डोमेनच्या टोन आणि स्कीमाशी जुळणारे).
• शिपिंगपूर्वी तुमच्या गोल्डन सेटच्या विरोधात मूल्यांकन करा.

खर्च-नियंत्रण रणनीती

• वारंवार प्रॉम्प्ट्स आणि संदर्भ कॅश करा.
• सिस्टम प्रॉम्प्ट्स ट्रिम करा; काही-शॉट उदाहरणे संक्षिप्त मार्गदर्शकांमध्ये एकत्र करा.
• जेव्हा गुणवत्ता “पुरेशी चांगली” असेल तेव्हा कॉम्पॅक्ट मॉडेल्सला प्राधान्य द्या; फक्त कठीण प्रॉम्प्ट्ससाठी मोठ्या मॉडेल्स राखून ठेवा.

संघटनांनी ओपन मॉडेल्ससाठी ShareAI का वापरावे

150+ मॉडेल्स, एक की

एका ठिकाणी ओपन आणि होस्टेड मॉडेल्स शोधा आणि तुलना करा, नंतर कोड पुन्हा लिहिण्याशिवाय स्विच करा. AI मॉडेल्स एक्सप्लोर करा

त्वरित प्रयत्नांसाठी प्लेग्राउंड

काही मिनिटांत प्रॉम्प्ट्स आणि UX फ्लो सत्यापित करा—ना इन्फ्रा, ना सेटअप. ओपन प्लेग्राउंड

एकत्रित दस्तऐवज आणि SDKs

ड्रॉप-इन, OpenAI-सुसंगत. येथे प्रारंभ करा: API सह प्रारंभ करणे

प्रदाता पर्यावरणतंत्र (निवड + किंमत नियंत्रण)

किंमत, प्रदेश, आणि कार्यक्षमता यावरून प्रदाते निवडा; तुमचे एकत्रीकरण स्थिर ठेवा. प्रदाता विहंगावलोकन · प्रदाता मार्गदर्शक

प्रकाशन फीड

पर्यावरणतंत्रामधील नवीन ड्रॉप्स आणि अद्यतने ट्रॅक करा. प्रकाशने पहा

घर्षणरहित प्रमाणीकरण

साइन इन करा किंवा खाते तयार करा (विद्यमान वापरकर्त्यांना स्वयंचलितपणे शोधते): साइन इन / साइन अप

FAQs — ShareAI उत्तर जे चमकतात

माझ्या उपयोगासाठी कोणता मोफत ओपन सोर्स टेक्स्ट जनरेशन मॉडेल सर्वोत्तम आहे?

SaaS साठी Docs/chat: एकासह प्रारंभ करा 7–14B सूचना-ट्यून केलेले मॉडेल; मोठ्या पृष्ठे प्रक्रिया करत असल्यास लांब-कॉन्टेक्स्ट प्रकारांची चाचणी करा. Edge/ऑन-डिव्हाइस: निवडा २–७बी संक्षिप्त मॉडेल्स; INT4 मध्ये क्वांटाइझ करा. बहुभाषिक: गैर-इंग्रजी ताकदीसाठी ओळखल्या जाणाऱ्या कुटुंबांची निवड करा. काही मिनिटांत प्रत्येकाचा प्रयत्न करा प्लेग्राउंड, नंतर एका प्रदात्यावर लॉक करा मॉडेल्स ब्राउज करा.

GPU शिवाय मी हे मॉडेल्स माझ्या लॅपटॉपवर चालवू शकतो का?

होय, INT4/INT8 क्वांटायझेशन आणि संक्षिप्त मॉडेल्ससह. प्रॉम्प्ट्स लहान ठेवा, टोकन्स प्रवाहित करा, आणि कॉन्टेक्स्ट आकार मर्यादित ठेवा. काहीतरी खूप जड असल्यास, तुमच्या त्याच ShareAI एकत्रीकरणाद्वारे त्या विनंतीला होस्ट केलेल्या मॉडेलकडे रूट करा.

मी मॉडेल्सची योग्य तुलना कशी करू?

तयार करा छोटा सुवर्ण संच, पास/फेल निकष परिभाषित करा, आणि टोकन/लेटन्सी मेट्रिक्स नोंदवा. ShareAI प्लेग्राउंड तुम्हाला प्रॉम्प्ट्स प्रमाणित करण्यास आणि मॉडेल्स पटकन बदलण्यास अनुमती देते; एपीआय समान कोडसह प्रदात्यांमध्ये A/B करणे सोपे करते.

उत्पादन-ग्रेड अनुमान मिळवण्याचा सर्वात स्वस्त मार्ग कोणता आहे?

वापरा कार्यक्षम 7–14B 80% ट्रॅफिकसाठी मॉडेल्स, वारंवार प्रॉम्प्ट्स कॅश करा, आणि फक्त कठीण प्रॉम्प्ट्ससाठी मोठे किंवा MoE मॉडेल्स राखून ठेवा. ShareAI च्या प्रदाता रूटिंगसह, तुम्ही एकत्रीकरण ठेवता आणि प्रत्येक वर्कलोडसाठी सर्वात किफायतशीर एंडपॉइंट निवडता.

“ओपन वेट्स” म्हणजे “ओपन सोर्स” सारखेच आहे का?

नाही. ओपन वेट्स सहसा वापर निर्बंधांसह येतात. शिपिंगपूर्वी नेहमी मॉडेल परवाना तपासा. ShareAI मदत करते मॉडेल्स लेबल करून आणि मॉडेल पृष्ठावरील परवाना माहितीसाठी लिंक करून जेणेकरून तुम्ही आत्मविश्वासाने निवड करू शकता.

मी मॉडेल पटकन फाइन-ट्यून किंवा अडॅप्ट कसे करू शकतो?

सुरुवात करा LoRA/QLoRA अडॅप्टर्स छोट्या डेटावर आणि आपल्या गोल्डन सेटवर सत्यापन करा. ShareAI वर अनेक प्रदाते अडॅप्टर-आधारित वर्कफ्लोला समर्थन देतात त्यामुळे आपण पूर्ण फाइन-ट्यून व्यवस्थापित न करता जलद पुनरावृत्ती करू शकता.

मी एका API मागे खुले मॉडेल्स बंद मॉडेल्ससह मिसळू शकतो का?

होय. OpenAI-सुसंगत इंटरफेससह आपला कोड स्थिर ठेवा आणि ShareAI वापरून दृश्यामागे मॉडेल्स/प्रदाते स्विच करा. हे आपल्याला प्रति एंडपॉइंट खर्च, विलंबता आणि गुणवत्ता संतुलित करण्यास अनुमती देते.

ShareAI अनुपालन आणि सुरक्षिततेसाठी कसे मदत करते?

सिस्टम-प्रॉम्प्ट धोरणे, इनपुट फिल्टर्स (PII/रेड-फ्लॅग्स) वापरा आणि जोखीमयुक्त प्रॉम्प्ट्स कठोर मॉडेल्सकडे रूट करा. ShareAI च्या दस्तऐवज अनुपालन पुनरावलोकनांसाठी लॉग्स, मेट्रिक्स आणि फॉलबॅक्स ऑडिट करण्यायोग्य ठेवण्यासाठी सर्वोत्तम पद्धती आणि नमुने कव्हर करा. अधिक वाचा दस्तऐवज.

निष्कर्ष

मॉडेल सर्वोत्तम मोफत मजकूर निर्मिती मॉडेल्स आपल्याला जलद पुनरावृत्ती आणि मजबूत बेसलाइन देतात ज्यामुळे आपल्याला जड तैनातीमध्ये लॉक केले जात नाही. कॉम्पॅक्ट सुरू करा, मोजा आणि मॉडेल (किंवा प्रदाता) फक्त आपल्या मेट्रिक्सची मागणी करत असल्यास स्केल करा. शेअरएआय, आपण एकाधिक खुले मॉडेल्स वापरू शकता, प्रदात्यांमध्ये विलंबता आणि खर्चाची तुलना करू शकता आणि एक स्थिर API सह शिप करू शकता.

• अन्वेषण करा मॉडेल मार्केटप्लेस: मॉडेल्स ब्राउज करा
• प्रॉम्प्ट्स वापरून पहा प्लेग्राउंड: ओपन प्लेग्राउंड
• तुमची API की तयार करा आणि तयार करा: API की तयार करा