खूबियाँ
- चरण-दर-चरण रीज़निंग
- अपने आकार के हिसाब से गणित में मज़बूत
- MIT-लाइसेंस वाले वेट्स
सबसे उपयुक्त
- लोकल रीज़निंग कार्य
- गणित और तर्क
- ऑफ़लाइन प्रयोग
इसे EDDI में चलाएं
सबसे तेज़ रास्ता Manager है: एजेंट विज़ार्ड या Platform Operator खोलें और प्रदाता व मॉडल चुनें। इसे खुद कॉन्फ़िगर करने के लिए, अपने चुने हुए प्रदाता के लिए ये चरण अपनाएं।
Ollama (local) · type: "ollama"
मॉडल id: deepseek-r1:8b
1. क्रेडेंशियल सहेजें
यह प्रदाता API कुंजी का उपयोग नहीं करता: Ollama को किसी कुंजी की ज़रूरत नहीं। baseUrl को अपने Ollama सर्वर पर पॉइंट करें; EDDI के Ollama ओवरले के साथ यह http://ollama:11434 है।
2. LLM टास्क कॉन्फ़िगर करें
इसे एजेंट के वर्कफ़्लो की langchain.json के रूप में इस्तेमाल करें, या पैरामीटर Manager के LLM एडिटर में पेस्ट करें।
{
"tasks": [
{
"actions": [
"send_message"
],
"id": "chat",
"type": "ollama",
"parameters": {
"baseUrl": "http://ollama:11434",
"model": "deepseek-r1:8b",
"timeout": "120000",
"systemMessage": "You are a helpful assistant",
"addToOutput": "true"
}
}
]
}EDDI के लिए नोट्स
- रीज़निंग मॉडल जवाब देने से पहले सोचते हैं, जो स्ट्रीमिंग चैट में अटकने जैसा लग सकता है। तुरंत जवाब के लिए
"think": "false"सेट करें, और टास्क को पर्याप्तtimeoutदें। - मॉडल डाउनलोड होने के बाद पूरी तरह ऑफ़लाइन चलता है, इसलिए एयर-गैप्ड डिप्लॉयमेंट के लिए उपयुक्त है।
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स्रोत
इस पेज के तथ्य वेंडर के डॉक्यूमेंटेशन से लिए गए हैं, जिन्हें 2026-09-30 को जाँचा गया। मॉडल तेज़ी से बदलते हैं, इसलिए उन पर निर्भर होने से पहले सीमाओं की पुष्टि वेंडर से करें। कीमतें यहाँ नहीं दी गई हैं: वेंडर का प्राइसिंग पेज देखें।