Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как настроить tool calling в Fireworks AI и не выполнять неверные аргументы
JSON Schema инструмента, tool_choice, двухшаговый цикл вызова функции и обязательная серверная валидация аргументов на Fireworks AI.
Как подключить OpenAI SDK к Fireworks AI и проверить первый ответ
Практический запуск Fireworks через OpenAI Python SDK: правильный base_url, переменная ключа, полный идентификатор модели и контроль ответа.
Как получить строгий JSON по JSON Schema в Fireworks AI
Structured Outputs Fireworks: json_schema вместо json_object, required и additionalProperties, проверка finish_reason и Pydantic-валидация.
Как включить streaming в Fireworks AI API и собрать ответ без пропусков
Потоковый Chat Completions в Fireworks: stream=true, чтение delta.content, финальная сборка, UTF-8, таймаут и проверка результата.
Как настроить autoscaling Fireworks AI и обработать scale-to-zero
min/max replicas, окна масштабирования, load targets, код DEPLOYMENT_SCALING_UP и проверка холодного старта без потери запросов.
Как проверить prompt caching в Fireworks AI по реальным метрикам
Стабильный префикс, x-session-affinity, cache isolation, заголовки cached prompt tokens и A/B-проверка TTFT без самообмана.
Как развернуть LoRA-модель в Fireworks AI: live merge или multi-LoRA
Выбор live merge и multi-LoRA, обязательный on-demand deployment, BF16 shape для addons, контроль base model и A/B-проверка адаптера.
Как создать on-demand deployment Fireworks AI и выбрать deployment shape
Выбор shape, создание через firectl, фиксация региона, проверка состояния и запрос по ресурсу deployment без выдуманных GPU-конфигураций.
Как запустить Batch API Fireworks AI и проверить каждую строку JSONL
Подготовка JSONL до 80 GiB, уникальные custom_id, body.messages, загрузка dataset, запуск job и сверка results/error файлов.
Почему Fireworks AI возвращает 429 и как исправить причину
Разница 429 на serverless и dedicated/on-demand, чтение заголовков лимитов, управление concurrency, backoff с jitter и нагрузочный тест.
Как сохранить response_id через response_span OpenAI Agents SDK
Используем response_span для корреляции OpenAI Response без дублирования полного input/output из generation span.
Как зафиксировать срабатывание guardrail через guardrail_span
Создаём guardrail_span с полем triggered, проверяем разрешённый и заблокированный ввод и не сохраняем сам чувствительный текст.
Как анализировать PDF через OpenAI File Inputs и проверять таблицы и схемы
Как передать PDF в Responses API через input_file, выбрать detail, сослаться на страницы и проверить числа по оригиналу.
Как фильтровать поиск по метаданным в OpenAI vector store
Как фильтровать поиск по метаданным в OpenAI vector store: применимость, настройка, пример, метрики и ошибки.
Как хранить историю диалога через Sessions в OpenAI Agents SDK
Практический гайд по Sessions в OpenAI Agents SDK: SQLiteSession, раздельные session ID, ограничение истории, исправление последнего хода и тест изоляции пользователей.
Как использовать logprobs в OpenAI API для контроля классификации
Как использовать logprobs в OpenAI API для контроля классификации: применимость, настройка, пример, метрики и ошибки.
Как вызвать Gemini API через OpenAI SDK и проверить совместимость
Практическая миграция на Gemini через OpenAI SDK: base_url, GEMINI_API_KEY, chat.completions, smoke-тест, обработка несовместимых параметров и откат.
Как использовать reasoning-модели OpenAI и проверить ответ на сложной задаче
Reasoning-модели OpenAI: постановка задачи, reasoning effort, проверяемый формат, инструменты и тестирование без запроса скрытой цепочки мыслей.
Как использовать Tool Search в OpenAI API и не загружать десятки инструментов
Настройка Tool Search в OpenAI API: deferred loading, namespaces, описания инструментов, тест выбора и защита от лишних вызовов.
Как настроить Async Tool Calling в OpenAI API для долгих операций
Пошаговая схема Async Tool Calling в OpenAI API: постановка задачи, идентификатор операции, опрос статуса, идемпотентность и тест тайм-аута.