AI Prosumer
RU
ibm/granite-embedding:30m-en-fp16

Модели IBM Granite Embedding 30M и 278M — это плотные биэнкодеры для текстов, где модель на 30M доступна только на английском языке, а модель на 278M поддерживает многоязычные сценарии использования.

Ввод → Вывод
Текст Встраивания
Доступ
Обмен токенов
Окно контекста
512 токены
Теги модели
6 доступные версии
Лицензия: открытый_код

От модели к приложению

Быстрый старт

Справочник API
  1. Получите свой ключ API

    Создайте ключ в ShareAI Console, затем сохраните его как переменную окружения на вашем сервере.

    Создать ключ API
    Переменная окружения
    export SHAREAI_API_KEY="your-api-key"
  2. Выберите свой конечный пункт

    Отправьте POST-запрос с вашим API-ключом в заголовке Authorization.

    POSThttps://api.shareai.now/api/v1/embeddings
  3. Сделайте ваш первый запрос

    Запрос ниже использует выбранный вами тег. Запустите его на вашем сервере, чтобы сохранить ваш API-ключ в безопасности.

    cURL
    curl --request POST 'https://api.shareai.now/api/v1/embeddings' \
      --header "Authorization: Bearer ${SHAREAI_API_KEY}" \
      --header 'Content-Type: application/json' \
      --data-raw '{
      "model": "ibm/granite-embedding:30m-en-fp16",
      "input": "Hello!"
    }'
    Python
    import json
    import os
    import urllib.request
    
    payload = json.loads("{\n  \"model\": \"ibm/granite-embedding:30m-en-fp16\",\n  \"input\": \"Hello!\"\n}")
    request = urllib.request.Request("https://api.shareai.now/api/v1/embeddings",
        data=json.dumps(payload).encode(),
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {os.environ['SHAREAI_API_KEY']}",
            "Content-Type": "application/json",
        },
        method="POST",
    )
    with urllib.request.urlopen(request) as response:
        print(json.load(response))
    TypeScript
    const response = await fetch("https://api.shareai.now/api/v1/embeddings", {
      method: 'POST',
      headers: {
        Authorization: `Bearer ${process.env.SHAREAI_API_KEY}`,
        'Content-Type': 'application/json',
      },
      body: JSON.stringify({
        "model": "ibm/granite-embedding:30m-en-fp16",
        "input": "Hello!"
      }),
    });
    if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
    console.log(await response.json());

Обмен токенов

Доступно через обмен токенов

Используйте сеть с вашим балансом токенов. Настройки потребления вашего аккаунта определяют, как рассчитываются запросы.

Выберите вашу версию

Теги 6

Откройте тег, чтобы увидеть его спецификации и примеры API.

Немного подробнее

Часто задаваемые вопросы

Что такое granite-embedding?

Модели IBM Granite Embedding 30M и 278M — это плотные биэнкодеры для текстов, где модель на 30M доступна только на английском языке, а модель на 278M поддерживает многоязычные сценарии использования.

Сколько стоит granite-embedding?

Этот тег доступен через Token Exchange. Ваш баланс токенов и настройки потребления аккаунта определяют доступ и расчет стоимости. Проверьте ваш Console для проверки баланса и соответствия требованиям.

Какие входные и выходные данные поддерживает granite-embedding?

Входные данные: текст. Выходные данные: встраивания. Эти возможности применимы к выбранному тегу модели. Ознакомьтесь с документацией конечной точки для поддерживаемых форматов запросов.

Какова длина контекста у granite-embedding?

Этот тег имеет контекстное окно размером 512 токенов. Размер контекста и пороги ценообразования являются отдельными параметрами. Ограничения на запросы могут быть ниже для конкретного развертывания.

Как использовать granite-embedding с ShareAI?

Создайте ключ API в консоли ShareAI, выберите тег модели и отправьте аутентифицированный запрос на конечную точку в разделе "Быстрый старт". Ваш ключ должен иметь доступ к выбранной модели. Храните ваш ключ на сервере.