微店店铺所有商品数据接口(micro.item_search_shop)

本文介绍了微店店铺所有商品数据接口,用于获取商品信息,开发者需注册获取API密钥,遵循API文档操作。展示了请求方式、示例和响应格式,提醒关注API更新和使用指南。

微店店铺所有商品数据接口是一种允许开发者在其应用程序中调用微店店铺所有商品数据的API接口。通过该接口,开发者可以获取微店店铺内所有商品的数据信息,包括商品的ID、标题、价格、库存、销量、详情描述、图片等。

使用微店店铺所有商品数据接口,开发者可以在自己的应用程序中展示微店店铺的商品信息,或者将商品数据集成到自己的系统中,进行进一步的数据分析和处理。

要使用微店店铺所有商品数据接口,开发者需要先注册并获取API密钥,然后根据微店的API文档提供的接口地址和参数进行调用。在调用接口时,开发者需要将店铺的ID或其他相关参数作为输入,然后接口会返回相应的商品信息。

需要注意的是,具体的操作步骤可能会因为微店的API更新而发生变化,因此建议在使用之前先查看相关的API文档和指南,以确保正确使用接口。

总之,微店店铺所有商品数据接口是一种非常有用的工具,可以帮助开发者更好地了解和管理微店店铺的商品信息,同时也可以为开发者提供更多的商业机会和可能性。

今天给大家分享一下微店店铺所有商品数据接口封装代码说明

Micro.item_search_shop-获得店铺的所有商品接口返回值说明

1.请求方式:HTTP POST GET (复制薇:Taobaoapi2014 获取 API SDK文件)

2.请求示例 (点击获取测试key和secret)

3.响应示例

set -x # Colocated GRPO training+generation for Qwen2.5-Coder-3B-Instruct on SearchR1 data. # follow the instructions in examples/search/README.md for setting up the dataset # and for starting the local search server # export WANDB_API_KEY=<your_key_here> # bash examples/search/run_search.sh # path for dataset (.parquet files) containing the prompts and metadata for each question DATA_DIR="/data/chengrui/SkyRL/searchR1" uv run --isolated --frozen --extra vllm -m skyrl_train.entrypoints.main_base \ data.train_data="['${DATA_DIR}/train.parquet']" \ data.val_data="['${DATA_DIR}/validation.parquet']" \ trainer.algorithm.advantage_estimator="grpo" \ trainer.policy.optimizer_config.lr=1.0e-6 \ trainer.policy.optimizer_config.max_grad_norm=0.5 \ trainer.policy.optimizer_config.num_warmup_steps=94 \ trainer.algorithm.use_kl_loss=true \ trainer.algorithm.kl_loss_coef=0.001 \ trainer.policy.model.path="Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507" \ trainer.placement.colocate_all=true \ trainer.strategy=fsdp2 \ trainer.policy.fsdp_config.cpu_offload=false \ trainer.ref.fsdp_config.cpu_offload=true \ trainer.placement.policy_num_gpus_per_node=1 \ trainer.placement.ref_num_gpus_per_node=1 \ generator.num_inference_engines=1 \ generator.inference_engine_tensor_parallel_size=2 \ generator.backend=vllm \ generator.run_engines_locally=true \ generator.weight_sync_backend=nccl \ generator.gpu_memory_utilization=0.5 \ trainer.epochs=1 \ trainer.update_epochs_per_batch=1 \ trainer.train_batch_size=512 \ trainer.policy_mini_batch_size=256 \ trainer.micro_forward_batch_size_per_gpu=4 \ trainer.micro_train_batch_size_per_gpu=4 \ trainer.max_prompt_length=4096 \ generator.max_input_length=4096 \ generator.sampling_params.max_generate_length=500 \ generator.async_engine=true \ generator.batched=false \ generator.use_conversation_multi_turn=false \ generator.n_samples_per_prompt=5 \ generator.max_turns=4 \ generator.sampling_params.temperature=1.0 \ generator.sampling_params.top_p=1.0 \ generator.sampling_params.stop='["</search>", "</answer>"]' \ environment.env_class="search" \ environment.skyrl_gym.max_env_workers=16 \ environment.skyrl_gym.search.log_requests=false \ environment.skyrl_gym.search.search_url="http://127.0.0.1:8000/retrieve" \ environment.skyrl_gym.search.topk=3 \ trainer.logger="none" \ trainer.project_name="skyrl-search" \ trainer.run_name="skyrl-search_4turns_maxgeneratelen_500" \ trainer.ckpt_interval=20 \ trainer.hf_save_interval=100 \ trainer.max_ckpts_to_keep=5 \ trainer.resume_mode=latest \ trainer.ckpt_path="./skyrl-search_4turns_maxgeneratelen_500" \ trainer.eval_batch_size=256 \ trainer.eval_before_train=false \ generator.eval_sampling_params.temperature=0 \ generator.eval_sampling_params.stop='["</search>", "</answer>"]' \ trainer.export_path="./skyrl-search_4turns_maxgeneratelen_500/exports" \ trainer.eval_interval=50 \ $@
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### `set -x` 的作用 在 Bash 脚本中,`set -x` 是一个用于开启调试模式的命令。开启该模式后,在执行每一条命令之前,Bash 会先将命令本身及其参数以加号 `+` 开头打印出来。这有助于开发者观察脚本的执行流程,清晰地看到每一步所执行的具体命令以及传递的参数,方便排查脚本执行过程中可能出现的问题。例如,当脚本运行结果不符合预期时,可以通过查看 `set -x` 输出的详细命令执行信息,定位到具体是哪条命令出现了问题。 ### 脚本中 Qwen2.5 - Coder - 3B - Instruct 模型在 SearchR1 数据上 GRPO 训练和生成配置代码的含义 #### 数据路径配置 ```bash DATA_DIR="../searchR1" ``` 此代码行定义了数据集的路径,将 `DATA_DIR` 变量设置为 `../searchR1`,该路径下包含 `.parquet` 文件,这些文件存储了每个问题的提示和元数据。 #### `uv run` 命令及参数配置 ```bash uv run --isolated --frozen --extra vllm -m skyrl_train.entrypoints.main_base \ data.train_data="['${DATA_DIR}/train.parquet']" \ data.val_data="['${DATA_DIR}/validation.parquet']" \ ... ``` - `uv run`:这是执行的主命令,`--isolated`、`--frozen` 和 `--extra vllm` 是该命令的选项,分别用于隔离环境、冻结依赖和指定额外的 `vllm` 后端。`-m skyrl_train.entrypoints.main_base` 指定了要运行的模块。 - `data.train_data` 和 `data.val_data`:分别指定训练数据和验证数据的路径,使用之前定义的 `DATA_DIR` 变量。 - `trainer.algorithm.advantage_estimator="grpo"`:指定训练算法的优势估计器为 `GRPO`(Generalized Reweighted Policy Optimization)。 - `trainer.policy.optimizer_config.lr=1.0e - 6`:设置策略优化器的学习率为 `1.0e - 6`。 - `trainer.policy.optimizer_config.max_grad_norm=0.5`:设置梯度裁剪的最大范数为 `0.5`,防止梯度爆炸。 - `trainer.policy.optimizer_config.num_warmup_steps=94`:指定优化器的热身步数为 `94`。 - `trainer.algorithm.use_kl_loss=true` 和 `trainer.algorithm.kl_loss_coef=0.001`:启用 KL 散度损失,并设置其系数为 `0.001`。 - `trainer.policy.model.path="Qwen/Qwen2.5 - 3B - Instruct"`:指定策略模型的路径为 `Qwen/Qwen2.5 - 3B - Instruct`,即使用 Qwen2.5 - Coder - 3B - Instruct 模型。 - `trainer.placement.colocate_all=true`:设置所有组件在同一位置进行训练。 - `trainer.strategy=fsdp2`:指定训练策略为 `FSDP2`(Fully Sharded Data Parallel)。 - `trainer.policy.fsdp_config.cpu_offload=false` 和 `trainer.ref.fsdp_config.cpu_offload=true`:分别设置策略模型和参考模型的 CPU 卸载选项。 - `trainer.placement.policy_num_gpus_per_node=8` 和 `trainer.placement.ref_num_gpus_per_node=8`:指定每个节点上策略模型和参考模型使用的 GPU 数量为 `8`。 - `generator` 相关参数:用于配置生成器的行为,如推理引擎数量、张量并行大小、后端、最大输入长度、采样参数等。 - `environment` 相关参数:用于配置环境,如环境类、最大环境工作线程数、搜索 URL 等。 - `trainer` 相关参数:用于配置训练过程,如训练轮数、批量大小、检查点保存间隔、日志记录器等。 ### 相关问题
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