浅试通义千问大模型API调用
时间: 2024-10-09 11:26:11
何为“通义千问”?
"通义千问大模型"是阿里云推出的一个超大规模的语言模型,具有强大的归纳和理解能力,可以处理各种自然语言处理任务,包括但不限于文本分类、文本生成、情感分析等。此模型能够极大地提高了自然语言处理的效率和准确性,给用户提供了一种新的、简便的工具。
通义千问全面开放
2023年9月13号,阿里云宣布通义千问大模型已首批通过备案,并正式向公众开放,企业用户可以通过阿里云调用通义千问API。
试用通义千问
前提条件
- 注册一个阿里云账户并实名
- python 3.7以上的环境
开通DashScope灵积模型服务
在阿里云主页搜索框搜索‘模型服务灵积’,在该页面点击立即开通,随后按步骤开通即可。
创建API-KEY
点击产品控制台,在API-KEY管理页面创建新的API-KEY
安装DashScope SDK
执行如下命令,通过pip安装SDK。
pip install dashscope
在IDE中通过messages调用
创建一个Python文件,将下述代码贴进文件即可运行
from http import HTTPStatus
from dashscope import Generation
import dashscope
from dashscope.api_entities.dashscope_response import Role
def call_with_messages():
dashscope.api_key = 'YOUR_API_KEY' # 将 YOUR_API_KEY 改成您创建的 API-KEY
systemRole = input("请告诉我,我是什么角色:")
userRole = input("请告诉我你要问什么:")
messages = [{'role': 'system', 'content': systemRole},
{'role': 'user', 'content': userRole}]
gen = Generation()
response = gen.call(
Generation.Models.qwen_turbo,
messages=messages,
result_format='message', # 设置结果为消息格式
)
if response.status_code == HTTPStatus.OK:
print(response.output.choices[0]['message']['content'])
messages.append({'role': response.output.choices[0]['message']['role'],
'content': response.output.choices[0]['message']['content']})
else:
print('Request id: %s, Status code: %s, error code: %s, error message: %s'%(
response.request_id, response.status_code,
response.code, response.message
))
while 1:
question = input("还有什么问题吗?")
if question == '':
break
messages.append({'role': Role.USER, 'content': question})
response = gen.call(
Generation.Models.qwen_turbo,
messages=messages,
result_format='message', # 设置结果为消息格式
)
if response.status_code == HTTPStatus.OK:
print(response.output.choices[0]['message']['content'])
else:
print('Request id: %s, Status code: %s, error code: %s, error message: %s'%(
response.request_id, response.status_code,
response.code, response.message
))
if __name__ == '__main__':
call_with_messages()
我们来出两个测试题,让通义千问试着回答,看能给出怎样的答案。
先让它作为一个全能小帮手,写个上云迁移方案看看。
来个三段论推理提问。
再来个健康分析师,看看它会不会让你多喝热水。
通义千问的中文生成能力如何不是本次试用的任务,需要更为复杂的任务和问题来做测试。
以上就是通义千问本地部署试用的内容,想要了解更多语言模型及模型私有化部署,欢迎企微或电话咨询客服小姐姐。