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,用于开发者获取商品标题、价格、库存等信息,支持在应用中展示、购买和数据分析。开发者需通过API调用并传递店铺和商品ID等参数来获取详细信息。

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。通过这个接口,开发者可以获取到微店店铺内所有商品的信息,包括商品的标题、价格、库存、销量、详情描述、图片等。

要使用微店店铺所有商品数据接口,开发者需要先登录微店商家后台,然后进入“应用开发”页面,选择“API接口”或“数据接口”,根据需求选择适合的接口。在调用商品接口时,开发者需要传递一些参数,例如店铺ID、商品ID、页码等。通过这些参数,开发者可以获取到店铺内商品的详细信息。

微店店铺所有商品数据接口的用途包括但不限于以下几点:

  1. 允许开发者在自己的应用程序中获取微店店铺内所有商品的信息,包括商品的标题、价格、库存、销量、详情描述、图片等。
  2. 帮助开发者在自己的应用程序中实现商品的购买和下单功能,或者将商品信息展示在自己的网站或应用程序中以进行销售和推广。
  3. 允许开发者对微店店铺的商品进行数据分析和挖掘,以便更好地了解市场需求和竞争对手的情况。

今天给大家分享下关于微店平台店铺所有商品数据封装接口方法

micro.item_search_shop-获取微店店铺所有商品数据接口返回值说明

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demo调用示例)

3.响应示例

微店店铺所有商品数据接口的主要用途是提供详尽的商品信息,例如商品的标题、价格、库存、销量等关键信息,从而让用户对商品进行全面的了解。通过API调用,商家可以实时更新商品信息,确保用户获取到最新的商品详情。

此外,微店店铺所有商品数据接口还可以帮助开发者为平台上的消费者提供更个性化和定制化的购物体验。例如,将商品信息直接显示在应用程序中,或者在移动设备上实现扫码识别商品信息等功能。同时,它也可以帮助商家更好地了解和掌握他们的商品信息,提高销售效率和管理水平。

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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