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靈積模型-阿里云市場
專用API
【更新時間: 2024.08.02】
靈積通過靈活、易用的模型API服務(wù)，讓各種模態(tài)模型的能力，都能方便的為AI開發(fā)者所用。通過靈積API，開發(fā)者不僅可以直接集成大模型的強大能力，也可以對模型進行訓(xùn)練微調(diào)，實現(xiàn)模型定制化。
通義千問：0.008元/千tokens
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什么是阿里云市場的靈積模型?
阿里大模型靈積服務(wù)（DashScope）是一款由阿里云開發(fā)的高性能AI大模型服務(wù)，專注于提供自然語言處理、圖像識別等領(lǐng)域的先進人工智能解決方案。該服務(wù)集成了阿里云強大的計算能力和AI技術(shù)，旨在為企業(yè)和開發(fā)者提供易于使用、高效的AI工具，幫助他們在各自領(lǐng)域中實現(xiàn)智能化和自動化。
什么是阿里云市場的靈積模型接口？
阿里云市場的靈積模型有哪些核心功能？
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模型推理 |
模型定制 |
模型部署管理 |
阿里云市場的靈積模型的核心優(yōu)勢是什么？
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優(yōu)秀的開發(fā)體驗 |
靈活的彈性底座 |
豐富的模型生態(tài) |
在哪些場景會用到阿里云市場的靈積模型？
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電商平臺 通過自然語言處理和圖像識別技術(shù)，優(yōu)化商品推薦、自動分類和客戶服務(wù)，提升用戶購物體驗。例如，利用情感分析技術(shù)，幫助客服系統(tǒng)更好地理解客戶情緒，提供個性化服務(wù)。 |
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金融行業(yè) 利用數(shù)據(jù)分析和智能預(yù)測功能，進行風(fēng)險評估、市場預(yù)測和客戶行為分析，幫助金融機構(gòu)做出更智能的投資決策。例如，通過大模型分析市場趨勢，提供精準(zhǔn)的投資建議，降低投資風(fēng)險。 |
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教育和研究 教育機構(gòu)和研究人員使用模型進行學(xué)術(shù)研究和教育應(yīng)用。 |
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企業(yè)解決方案 企業(yè)利用模型服務(wù)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程和提高決策效率。
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快速入門
本文以通義千問大模型（qwen-turbo）為例，介紹通過DashScope玩轉(zhuǎn)大語言模型的基本使用方法。
大語言模型可以與人類就幾乎任何話題進行海闊天空的聊天。小明周末在家想做一頓美餐，但由于他是廚房新手，不知道該怎么烹飪。他希望聊天大模型能夠幫到他，于是向大模型提出：“用蘿卜、土豆、茄子做飯，給我個菜譜”。
前提條件
-
請您參考API-KEY的獲取與配置，開通DashScope并獲得API-KEY。
-
您可以使用OpenAI SDK、DashScope SDK或HTTP接口調(diào)用通義千問模型，請您根據(jù)您的需求，參考以下方式準(zhǔn)備您的計算環(huán)境。
如果您之前使用OpenAI SDK以及HTTP方式調(diào)用OpenAI的服務(wù)，只需在原有框架下調(diào)整API-KEY、base_url、model等參數(shù)，就可以直接調(diào)用通義千問模型。
調(diào)用方式
準(zhǔn)備條件
通過OpenAI Python SDK調(diào)用
您可以通過以下命令安裝或更新OpenAI SDK：
# 如果下述命令報錯，請將pip替換為pip3 pip install -U openai您需要配置的base_url如下：
https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1通過OpenAI兼容-HTTP調(diào)用
如果您需要通過OpenAI兼容的HTTP方式進行調(diào)用，需要配置的完整訪問endpoint如下：
POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions通過DashScope SDK調(diào)用
DashScope SDK提供了Python和Java兩個版本，請參考安裝SDK，安裝最新版SDK。
通過DashScope HTTP調(diào)用
如果您需要通過DashScope的HTTP方式進行調(diào)用，需要配置的完整訪問endpoint如下：
POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation
我們推薦您將API-KEY配置到環(huán)境變量中以降低API-KEY的泄漏風(fēng)險，詳情可參考通過環(huán)境變量設(shè)置API-KEY。您也可以在代碼中配置API-KEY，但是會存在泄露風(fēng)險。
從最簡單的指令開始
您可以通過OpenAI SDK或OpenAI兼容的HTTP方式調(diào)用通義千問模型。
示例代碼
from openai import OpenAI
import os
def get_response():
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), # 如果您沒有配置環(huán)境變量，請在此處用您的API Key進行替換
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", # 填寫DashScope服務(wù)的base_url
)
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen-turbo",
messages=[
{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
{'role': 'user', 'content': '用蘿卜、土豆、茄子做飯，給我個菜譜。'}],
temperature=0.8,
top_p=0.8
)
print(completion.model_dump_json())
if __name__ == '__main__':
get_response()返回結(jié)果
{
"id": "chatcmpl-cb68d043-fc6d-9b3b-87d2-151e2a0f6ac4",
"choices": [
{
"finish_reason": "stop",
"index": 0,
"logprobs": null,
"message": {
"content": "當(dāng)然可以，這里有一個簡單的三菜合一的菜品建議：蔬菜燉豆腐。這道菜結(jié)合了蘿卜、土豆和茄子，營養(yǎng)豐富，做法也相當(dāng)簡單：\n\n**材料：**\n1. 蘿卜半個\n2. 土豆1個\n3. 茄子2個\n4. 嫩豆腐1塊\n5. 大蔥1根\n6. 生姜適量\n7. 大蒜2瓣\n8. 食用油適量\n9. 鹽適量\n10. 料酒適量\n11. 雞精或味精適量\n12. 清水適量\n\n**步驟：**\n1. 蘿卜、土豆去皮切塊，茄子洗凈去蒂，切成滾刀塊。大蔥切段，生姜切片，大蒜切末。\n2. 豆腐切塊，放入開水中焯水，撈出瀝干備用，這樣可以去腥并使豆腐更加嫩滑。\n3. 熱鍋涼油，放入蔥姜蒜爆香。\n4. 放入土豆塊，翻煎至微黃色，再加入蘿卜塊和茄子塊，繼續(xù)翻炒均勻。\n5. 加入料酒，翻炒均勻后，倒入足夠的清水，水量要沒過所有蔬菜。\n6. 煮沸后轉(zhuǎn)小火，慢慢燉煮15-20分鐘，讓蔬菜充分吸收湯汁。\n7. 加入焯過水的豆腐，再次煮沸后轉(zhuǎn)小火，蓋上鍋蓋燉5分鐘左右，讓豆腐充分入味。\n8. 最后加入適量的鹽和雞精（或其他調(diào)味品），攪拌均勻，嘗一下味道，根據(jù)需要調(diào)整。\n9. 關(guān)火，撒上一些蔥花點綴，即可出鍋。\n\n這道菜色彩豐富，營養(yǎng)均衡，是一道適合家常的健康菜肴。",
"role": "assistant",
"function_call": null,
"tool_calls": null
}
}
],
"created": 1721636832,
"model": "qwen-turbo",
"object": "chat.completion",
"service_tier": null,
"system_fingerprint": null,
"usage": {
"completion_tokens": 398,
"prompt_tokens": 32,
"total_tokens": 430
}
}
快速入門
本文以通義千問大模型（qwen-turbo）為例，介紹通過DashScope玩轉(zhuǎn)大語言模型的基本使用方法。
大語言模型可以與人類就幾乎任何話題進行海闊天空的聊天。小明周末在家想做一頓美餐，但由于他是廚房新手，不知道該怎么烹飪。他希望聊天大模型能夠幫到他，于是向大模型提出：“用蘿卜、土豆、茄子做飯，給我個菜譜”。
前提條件
-
請您參考API-KEY的獲取與配置，開通DashScope并獲得API-KEY。
-
您可以使用OpenAI SDK、DashScope SDK或HTTP接口調(diào)用通義千問模型，請您根據(jù)您的需求，參考以下方式準(zhǔn)備您的計算環(huán)境。
如果您之前使用OpenAI SDK以及HTTP方式調(diào)用OpenAI的服務(wù)，只需在原有框架下調(diào)整API-KEY、base_url、model等參數(shù)，就可以直接調(diào)用通義千問模型。
調(diào)用方式
準(zhǔn)備條件
通過OpenAI Python SDK調(diào)用
您可以通過以下命令安裝或更新OpenAI SDK：
# 如果下述命令報錯，請將pip替換為pip3 pip install -U openai您需要配置的base_url如下：
https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1通過OpenAI兼容-HTTP調(diào)用
如果您需要通過OpenAI兼容的HTTP方式進行調(diào)用，需要配置的完整訪問endpoint如下：
POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions通過DashScope SDK調(diào)用
DashScope SDK提供了Python和Java兩個版本，請參考安裝SDK，安裝最新版SDK。
通過DashScope HTTP調(diào)用
如果您需要通過DashScope的HTTP方式進行調(diào)用，需要配置的完整訪問endpoint如下：
POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation
我們推薦您將API-KEY配置到環(huán)境變量中以降低API-KEY的泄漏風(fēng)險，詳情可參考通過環(huán)境變量設(shè)置API-KEY。您也可以在代碼中配置API-KEY，但是會存在泄露風(fēng)險。
從最簡單的指令開始
您可以通過OpenAI SDK或OpenAI兼容的HTTP方式調(diào)用通義千問模型。
示例代碼
from openai import OpenAI
import os
def get_response():
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), # 如果您沒有配置環(huán)境變量，請在此處用您的API Key進行替換
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", # 填寫DashScope服務(wù)的base_url
)
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen-turbo",
messages=[
{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
{'role': 'user', 'content': '用蘿卜、土豆、茄子做飯，給我個菜譜。'}],
temperature=0.8,
top_p=0.8
)
print(completion.model_dump_json())
if __name__ == '__main__':
get_response()返回結(jié)果
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"choices": [
{
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"content": "當(dāng)然可以，這里有一個簡單的三菜合一的菜品建議：蔬菜燉豆腐。這道菜結(jié)合了蘿卜、土豆和茄子，營養(yǎng)豐富，做法也相當(dāng)簡單：\n\n**材料：**\n1. 蘿卜半個\n2. 土豆1個\n3. 茄子2個\n4. 嫩豆腐1塊\n5. 大蔥1根\n6. 生姜適量\n7. 大蒜2瓣\n8. 食用油適量\n9. 鹽適量\n10. 料酒適量\n11. 雞精或味精適量\n12. 清水適量\n\n**步驟：**\n1. 蘿卜、土豆去皮切塊，茄子洗凈去蒂，切成滾刀塊。大蔥切段，生姜切片，大蒜切末。\n2. 豆腐切塊，放入開水中焯水，撈出瀝干備用，這樣可以去腥并使豆腐更加嫩滑。\n3. 熱鍋涼油，放入蔥姜蒜爆香。\n4. 放入土豆塊，翻煎至微黃色，再加入蘿卜塊和茄子塊，繼續(xù)翻炒均勻。\n5. 加入料酒，翻炒均勻后，倒入足夠的清水，水量要沒過所有蔬菜。\n6. 煮沸后轉(zhuǎn)小火，慢慢燉煮15-20分鐘，讓蔬菜充分吸收湯汁。\n7. 加入焯過水的豆腐，再次煮沸后轉(zhuǎn)小火，蓋上鍋蓋燉5分鐘左右，讓豆腐充分入味。\n8. 最后加入適量的鹽和雞精（或其他調(diào)味品），攪拌均勻，嘗一下味道，根據(jù)需要調(diào)整。\n9. 關(guān)火，撒上一些蔥花點綴，即可出鍋。\n\n這道菜色彩豐富，營養(yǎng)均衡，是一道適合家常的健康菜肴。",
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}
