Mistral AI

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專用API
服務(wù)商 服務(wù)商: Mistral AI
【更新時間: 2024.06.18】 Mistral AI 是一個研究實驗室,致力于構(gòu)建世界上最好的開源模型。La Plateforme 使開發(fā)人員和企業(yè)能夠構(gòu)建由 Mistral 的開源和商業(yè) LLM 提供支持的新產(chǎn)品和應(yīng)用程序。
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什么是Mistral AI?

米斯特拉爾人工智能(Mistral AI)是一個面向開發(fā)人員和企業(yè)的開放且可移植的生成式人工智能服務(wù)平臺。該平臺提供了一系列先進的人工智能技術(shù)和模型,旨在幫助用戶構(gòu)建和部署定制化的人工智能解決方案。Mistral AI以其開放性、可移植性、價值和速度、定制化等特點,為開發(fā)者和企業(yè)提供了一個強大的工具,以實現(xiàn)人工智能技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展。

 

 

 

什么是Mistral AI接口?

由服務(wù)使用方的應(yīng)用程序發(fā)起,以Restful風格為主、通過公網(wǎng)HTTP協(xié)議調(diào)用Mistral AI,從而實現(xiàn)程序的自動化交互,提高服務(wù)效率。

Mistral AI有哪些核心功能?

1.  開放權(quán)重模型:Mistral AI發(fā)布了開放權(quán)重模型,允許用戶自定義并部署在他們選擇的環(huán)境中。這些模型包括Mistral Nemo和Mistral Large 2,分別在Apache 2.0和免費非商業(yè)許可證以及商業(yè)許可證下可用。
2.  可移植性:Mistral AI的技術(shù)可以通過無服務(wù)器API、公共云服務(wù)(如Azure AI、Amazon Bedrock)以及VPC/本地部署來使用,確保了用戶在云服務(wù)提供商選擇上的獨立性。
3.  高效推理:旗艦?zāi)P蚆istral Large已經(jīng)用多種語言獨立驗證了頂級推理能力,所有模型都在其價位上提供了無與倫比的價值和延遲。
4.  定制化模型:Mistral AI的模型可以進行微調(diào)和修改,以滿足企業(yè)對差異化人工智能應(yīng)用的需求。
5.  開源技術(shù):Mistral AI引領(lǐng)開源生成技術(shù)市場,為該領(lǐng)域帶來信任和透明度,并促進去中心化技術(shù)開發(fā)。
6.  企業(yè)級應(yīng)用:Mistral AI的模型被眾多企業(yè)所采用,從人工智能優(yōu)先的初創(chuàng)公司到成熟的大型企業(yè)。

Mistral AI的核心優(yōu)勢是什么?

1.  開放性:Mistral AI通過提供開放權(quán)重模型和開源技術(shù),增強了市場的透明度和信任度,推動了技術(shù)的去中心化發(fā)展。
2.  技術(shù)領(lǐng)先:Mistral AI的旗艦?zāi)P蚆istral Large在多語言推理方面表現(xiàn)出色,提供了市場上領(lǐng)先的可用性、速度和質(zhì)量控制。
3.  獨立性:Mistral AI的技術(shù)獨立于云服務(wù)提供商,為用戶提供了更多的選擇和靈活性,確保了客戶的獨立性。
4.  定制化能力:Mistral AI的模型可以根據(jù)企業(yè)的具體需求進行定制化,幫助企業(yè)構(gòu)建具有競爭力的人工智能解決方案。
5.  企業(yè)級解決方案:Mistral AI的服務(wù)被廣泛應(yīng)用于不同規(guī)模的企業(yè),從初創(chuàng)公司到大型企業(yè),都能從中找到適合的解決方案。
6.  高效性能:Mistral AI的所有模型都在其價位上提供了卓越的性能,特別是在推理速度和延遲方面,為用戶提供了高價值的服務(wù)。

在哪些場景會用到Mistral AI?

1.  開發(fā)者構(gòu)建

開發(fā)者可以充分利用Mistral AI提供的開放權(quán)重模型和開源技術(shù),構(gòu)建和定制自己的人工智能應(yīng)用。這些模型和工具使得開發(fā)者能夠快速實現(xiàn)從概念到產(chǎn)品的轉(zhuǎn)變,加速開發(fā)周期。通過Mistral AI的平臺,開發(fā)者可以訪問到先進的AI模型,這些模型已經(jīng)過優(yōu)化,可以快速集成到現(xiàn)有的開發(fā)環(huán)境中。此外,開源的特性意味著開發(fā)者可以自由地修改和擴展這些模型,以適應(yīng)特定的應(yīng)用需求。這種靈活性和可定制性對于希望在競爭激烈的市場中快速推出創(chuàng)新產(chǎn)品的開發(fā)者來說至關(guān)重要。

 

 

2.  企業(yè)自動化

Mistral AI的模型和平臺能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的自動化,從而提高效率和降低成本。企業(yè)可以利用這些模型來優(yōu)化客戶服務(wù)、供應(yīng)鏈管理、數(shù)據(jù)分析等關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程。例如,在客戶服務(wù)領(lǐng)域,Mistral AI的模型可以通過自然語言處理技術(shù)自動回答客戶咨詢,減少人工介入,提高響應(yīng)速度。在供應(yīng)鏈管理中,AI模型可以預測需求波動,優(yōu)化庫存管理。這些自動化解決方案不僅提升了業(yè)務(wù)效率,還為企業(yè)節(jié)省了大量人力和時間成本。

 

 

3.  初創(chuàng)公司創(chuàng)新

對于初創(chuàng)公司而言,Mistral AI提供的技術(shù)和模型是快速構(gòu)建和部署人工智能解決方案的關(guān)鍵。初創(chuàng)公司通常資源有限,但需要快速驗證其業(yè)務(wù)模型并推向市場。Mistral AI的平臺提供了易于集成的AI模型,使得初創(chuàng)公司能夠在短時間內(nèi)開發(fā)出具有競爭力的產(chǎn)品。此外,Mistral AI的開放性和可定制性允許初創(chuàng)公司根據(jù)市場需求快速調(diào)整和優(yōu)化其AI解決方案,從而在激烈的市場競爭中獲得優(yōu)勢。

 

 

4.  大型企業(yè)轉(zhuǎn)型

成熟的大型企業(yè)在面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)時,可以利用Mistral AI的服務(wù)來提升其競爭力。通過集成Mistral AI的AI模型,大型企業(yè)可以在數(shù)據(jù)分析、客戶體驗、產(chǎn)品推薦等方面實現(xiàn)智能化升級。例如,通過使用Mistral AI的自然語言處理模型,企業(yè)可以改進客戶服務(wù)自動化,提供更加個性化的客戶體驗。同時,AI技術(shù)可以幫助企業(yè)從大量數(shù)據(jù)中提取有價值的洞察,優(yōu)化決策過程,提高運營效率。

 

 

5.  云服務(wù)集成

Mistral AI的技術(shù)可以與各種云服務(wù)提供商集成,為用戶提供更加靈活和高效的云服務(wù)體驗。這種集成使得用戶可以在不同的云平臺上部署和運行Mistral AI的模型,而不受特定云服務(wù)的限制。這種靈活性對于需要在多云環(huán)境中運行其業(yè)務(wù)的企業(yè)來說尤為重要。通過Mistral AI,企業(yè)可以在保持業(yè)務(wù)連續(xù)性的同時,利用不同云服務(wù)提供商的優(yōu)勢,實現(xiàn)成本效益和性能的最優(yōu)化。

 

 

6.  定制化解決方案

對于那些需要特定人工智能解決方案的企業(yè),Mistral AI提供的定制化服務(wù)可以幫助他們實現(xiàn)差異化競爭。企業(yè)可以根據(jù)自己的業(yè)務(wù)需求,對Mistral AI的模型進行微調(diào),以適應(yīng)特定的行業(yè)場景。例如,在醫(yī)療領(lǐng)域,企業(yè)可以利用Mistral AI的模型進行醫(yī)學影像分析,提高診斷的準確性和效率。在金融行業(yè),定制化的AI模型可以用于風險評估和欺詐檢測,增強企業(yè)的風控能力。這些定制化的解決方案不僅提升了企業(yè)的業(yè)務(wù)能力,還幫助企業(yè)在市場中建立了獨特的競爭優(yōu)勢。

 

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API 開發(fā)入門指南

1. 創(chuàng)建賬戶

訪問 Mistral AI 控制臺 創(chuàng)建一個賬戶,以獲取 API 訪問權(quán)限。

2. 了解 API

閱讀 Mistral AI 文檔 以了解如何使用 API,包括可用的端點、請求格式和響應(yīng)格式。

3. 可用接口

以下是您可以使用的主要 API 接口:

3.1 聊天補全接口

  • 接口: /v1/chat/completions
  • 描述: 用于生成對話的補全。

3.2 嵌入接口

  • 接口: /v1/embeddings
  • 描述: 用于生成文本的嵌入表示。

3.3 FIM 補全接口

  • 接口: /v1/fim/completions
  • 描述: 用于生成代碼的補全。

3.4 內(nèi)容審查接口

  • 接口: /v1/moderations
  • 描述: 用于審查輸入內(nèi)容。

3.5 文件上傳接口

  • 接口: /v1/files
  • 描述: 上傳文件以供各個端點使用。

3.6 文件管理接口

  • 列出文件: /v1/files
  • 獲取文件信息: /v1/files/{file_id}
  • 刪除文件: /v1/files/{file_id}
  • 下載文件: /v1/files/{file_id}

3.7 微調(diào)作業(yè)接口

  • 獲取微調(diào)作業(yè)列表: /v1/fine-tuning/jobs
  • 創(chuàng)建微調(diào)作業(yè): /v1/fine-tuning/jobs
  • 獲取微調(diào)作業(yè)詳情: /v1/fine-tuning/jobs/{job_id}
  • 取消微調(diào)作業(yè): /v1/fine-tuning/jobs/{job_id}
  • 啟動微調(diào)作業(yè): /v1/fine-tuning/jobs/{job_id}/start

3.8 模型管理接口

  • 列出模型: /v1/models
  • 獲取模型信息: /v1/models/{model_id}
  • 刪除模型: /v1/models/{model_id}
  • 更新模型: /v1/models/{model_id}
  • 存檔模型: /v1/models/{model_id}/archive
  • 取消存檔模型: /v1/models/{model_id}/unarchive

3.9 批處理作業(yè)接口

  • 獲取批處理作業(yè)列表: /v1/batch/jobs
  • 創(chuàng)建批處理作業(yè): /v1/batch/jobs
  • 獲取批處理作業(yè)詳情: /v1/batch/jobs/{job_id}
  • 取消批處理作業(yè): /v1/batch/jobs/{job_id}

4. 開始開發(fā)

在了解了 API 的基本信息后,您可以開始開發(fā)。確保您使用適當?shù)?HTTP 方法(如 GET、POST 等)來調(diào)用相應(yīng)的接口。

5. 測試和調(diào)試

在開發(fā)過程中,使用工具(如 Postman 或 cURL)對 API 進行測試,確保請求和響應(yīng)符合預期。

6. 參考文檔

在開發(fā)過程中,隨時參考 Mistral AI 的官方文檔,獲取更多詳細信息和示例。

7. 聯(lián)系支持

如果您在使用 API 時遇到問題,可以聯(lián)系 Mistral AI 的支持團隊以獲得幫助。

通過以上步驟,您可以順利開始使用 Mistral AI API 進行開發(fā)。

 

詳情查看鏈接:https://docs.mistral.ai/api/

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如何快速測試 Mistral AI 模型?
使用le Chat立即訪問 Mistral AI 模型,您可以在其中試用 Mistral 的模型系列,包括 Mistral-large?;蛘撸梢酝ㄟ^ Mistral AI 的 API La Plateforme 訪問所有 Mistral AI 模型。如果您擁有 Azure、Google Cloud 或 AWS 帳戶,您還可以通過 Azure AI Studio、Amazon Bedrock 和 GCP Model Garden 輕松使用我們的開源模型。 您還可以在 Azure AI Studio 或 Amazon Bedrock 上使用 Mistral Large。
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哪種 Mistral AI 模型最適合我的需求?
要為您的特定用例選擇合適的模型,請查看我們文檔中的模型選擇指南。本指南將探討性能和成本權(quán)衡,并討論如何為不同用例選擇合適的模型。它將深入探討各種需要考慮的因素,為您提供選擇適合您特定需求的模型的指導。 如今,Mistral 模型已大規(guī)模應(yīng)用于許多 LLM 應(yīng)用程序,您將看到我們看到的用例類型及其各自的 Mistral 模型的概述 。
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Mistral AI 是否就訓練數(shù)據(jù)集進行交流?
我們不會就我們的訓練數(shù)據(jù)集進行交流。我們保留生成開源模型和優(yōu)化模型所需的一些中間資產(chǎn)(代碼和資源)的專有權(quán)。其中包括模型的訓練邏輯以及訓練中使用的數(shù)據(jù)集。
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在哪里可以找到 Mistral AI 模型性能的基準?
您可以在我們的文檔頁面上找到所有 Mistral AI 模型的性能基準。Mistral Large 的性能基準已在 Au Large發(fā)布的帖子中發(fā)布。
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開放模型可在哪種許可下使用?
Mistral 開源模型不受 Apache 2.0 許可約束,可以在任何地方使用,不受任何限制。 它是一種完全寬松的許可證,允許用戶將 Mistral 開放模型用于任何目的,分發(fā)它、修改它,并根據(jù)許可條款分發(fā)該軟件的修改版本,而無需擔心。
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企業(yè)
Mistral AI 是一家專注于前沿人工智能技術(shù)的公司,提供開放和便攜的生成式AI服務(wù)。公司主營業(yè)務(wù)包括為開發(fā)者和企業(yè)提供開放源代碼的AI模型,這些模型可以自定義和部署在任何環(huán)境中。Mistral AI 提供的旗艦?zāi)P蚆istral Large具有多語言的頂級推理能力,并且所有模型在價格點上都提供無與倫比的價值和延遲。此外,公司還提供服務(wù)器端API、公共云服務(wù)以及VPC/本地部署等多種部署方式,確??蛻裟軌颡毩⑦x擇最適合的部署方案。
聯(lián)系信息
服務(wù)時間: 00:00:00至24:00:00
網(wǎng)頁在線客服: 咨詢

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2. 了解 API

閱讀 Mistral AI 文檔 以了解如何使用 API,包括可用的端點、請求格式和響應(yīng)格式。

3. 可用接口

以下是您可以使用的主要 API 接口:

3.1 聊天補全接口

  • 接口: /v1/chat/completions
  • 描述: 用于生成對話的補全。

3.2 嵌入接口

  • 接口: /v1/embeddings
  • 描述: 用于生成文本的嵌入表示。

3.3 FIM 補全接口

  • 接口: /v1/fim/completions
  • 描述: 用于生成代碼的補全。

3.4 內(nèi)容審查接口

  • 接口: /v1/moderations
  • 描述: 用于審查輸入內(nèi)容。

3.5 文件上傳接口

  • 接口: /v1/files
  • 描述: 上傳文件以供各個端點使用。

3.6 文件管理接口

  • 列出文件: /v1/files
  • 獲取文件信息: /v1/files/{file_id}
  • 刪除文件: /v1/files/{file_id}
  • 下載文件: /v1/files/{file_id}

3.7 微調(diào)作業(yè)接口

  • 獲取微調(diào)作業(yè)列表: /v1/fine-tuning/jobs
  • 創(chuàng)建微調(diào)作業(yè): /v1/fine-tuning/jobs
  • 獲取微調(diào)作業(yè)詳情: /v1/fine-tuning/jobs/{job_id}
  • 取消微調(diào)作業(yè): /v1/fine-tuning/jobs/{job_id}
  • 啟動微調(diào)作業(yè): /v1/fine-tuning/jobs/{job_id}/start

3.8 模型管理接口

  • 列出模型: /v1/models
  • 獲取模型信息: /v1/models/{model_id}
  • 刪除模型: /v1/models/{model_id}
  • 更新模型: /v1/models/{model_id}
  • 存檔模型: /v1/models/{model_id}/archive
  • 取消存檔模型: /v1/models/{model_id}/unarchive

3.9 批處理作業(yè)接口

  • 獲取批處理作業(yè)列表: /v1/batch/jobs
  • 創(chuàng)建批處理作業(yè): /v1/batch/jobs
  • 獲取批處理作業(yè)詳情: /v1/batch/jobs/{job_id}
  • 取消批處理作業(yè): /v1/batch/jobs/{job_id}

4. 開始開發(fā)

在了解了 API 的基本信息后,您可以開始開發(fā)。確保您使用適當?shù)?HTTP 方法(如 GET、POST 等)來調(diào)用相應(yīng)的接口。

5. 測試和調(diào)試

在開發(fā)過程中,使用工具(如 Postman 或 cURL)對 API 進行測試,確保請求和響應(yīng)符合預期。

6. 參考文檔

在開發(fā)過程中,隨時參考 Mistral AI 的官方文檔,獲取更多詳細信息和示例。

7. 聯(lián)系支持

如果您在使用 API 時遇到問題,可以聯(lián)系 Mistral AI 的支持團隊以獲得幫助。

通過以上步驟,您可以順利開始使用 Mistral AI API 進行開發(fā)。

 

詳情查看鏈接:https://docs.mistral.ai/api/

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使用le Chat立即訪問 Mistral AI 模型,您可以在其中試用 Mistral 的模型系列,包括 Mistral-large。或者,您可以通過 Mistral AI 的 API La Plateforme 訪問所有 Mistral AI 模型。如果您擁有 Azure、Google Cloud 或 AWS 帳戶,您還可以通過 Azure AI Studio、Amazon Bedrock 和 GCP Model Garden 輕松使用我們的開源模型。 您還可以在 Azure AI Studio 或 Amazon Bedrock 上使用 Mistral Large。
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哪種 Mistral AI 模型最適合我的需求?
要為您的特定用例選擇合適的模型,請查看我們文檔中的模型選擇指南。本指南將探討性能和成本權(quán)衡,并討論如何為不同用例選擇合適的模型。它將深入探討各種需要考慮的因素,為您提供選擇適合您特定需求的模型的指導。 如今,Mistral 模型已大規(guī)模應(yīng)用于許多 LLM 應(yīng)用程序,您將看到我們看到的用例類型及其各自的 Mistral 模型的概述 。
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我們不會就我們的訓練數(shù)據(jù)集進行交流。我們保留生成開源模型和優(yōu)化模型所需的一些中間資產(chǎn)(代碼和資源)的專有權(quán)。其中包括模型的訓練邏輯以及訓練中使用的數(shù)據(jù)集。
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開放模型可在哪種許可下使用?
Mistral 開源模型不受 Apache 2.0 許可約束,可以在任何地方使用,不受任何限制。 它是一種完全寬松的許可證,允許用戶將 Mistral 開放模型用于任何目的,分發(fā)它、修改它,并根據(jù)許可條款分發(fā)該軟件的修改版本,而無需擔心。
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Mistral AI 是一家專注于前沿人工智能技術(shù)的公司,提供開放和便攜的生成式AI服務(wù)。公司主營業(yè)務(wù)包括為開發(fā)者和企業(yè)提供開放源代碼的AI模型,這些模型可以自定義和部署在任何環(huán)境中。Mistral AI 提供的旗艦?zāi)P蚆istral Large具有多語言的頂級推理能力,并且所有模型在價格點上都提供無與倫比的價值和延遲。此外,公司還提供服務(wù)器端API、公共云服務(wù)以及VPC/本地部署等多種部署方式,確保客戶能夠獨立選擇最適合的部署方案。
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