如何高效利用百度云平台进行AI模型的集成和调用_ai大模型调用需要云服务-优快云博客

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引言

百度云平台是百度公司提供的云服务，包括云存储、客户端软件、文件管理、资源共享以及第三方集成等功能。在AI技术蓬勃发展的今天，通过百度云平台，我们可以更方便地接入AI模型，进行大规模的模型训练与部署。本文将介绍如何使用百度云平台中的多种服务，包括LLM、聊天和嵌入模型等，帮助开发者快速集成AI能力。

主要内容

1. 百度云平台简介

百度云提供了丰富的API和工具，支持从数据存储到AI应用开发的全流程服务。通过注册百度云，你可以获取到API访问所需的QianfanAK和SK密钥。这些密钥将用于后续的API调用，确保安全性和数据的准确性。

2. 大语言模型（LLMs）的使用

百度乾帆（Qianfan）提供了强大的大语言模型服务，使得自然语言处理任务变得更加简单。使用QianfanLLMEndpoint，开发者可以快速集成语言模型，进行文本生成、翻译等任务。

from langchain_community.llms import QianfanLLMEndpoint

# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "{AI_URL}/llm/qianfan"
qianfan_llm = QianfanLLMEndpoint(api_key="your_api_key", api_secret="your_api_secret", endpoint=api_endpoint)

response = qianfan_llm.generate_text(prompt="举一个使用百度云平台进行AI模型训练的例子")
print(response)

3. 聊天模型的实现

聊天模型在自动客服、智能助手等领域有着广泛的应用。通过QianfanChatEndpoint，你可以实现一个基于对话的AI系统。

from langchain_community.chat_models import QianfanChatEndpoint

# 使用API代理服务提高访问稳定性
chat_endpoint = "{AI_URL}/chat/qianfan"
qianfan_chat = QianfanChatEndpoint(api_key="your_api_key", api_secret="your_api_secret", endpoint=chat_endpoint)

chat_response = qianfan_chat.send_message(message="你好，百度云的主要功能有哪些？")
print(chat_response)

4. 嵌入模型与向量存储

为了处理和存储大规模的文本数据，百度云还提供嵌入模型和向量存储服务。QianfanEmbeddingsEndpoint和BESVectorStore可以帮助处理文本嵌入和存储向量数据。

from langchain_community.embeddings import QianfanEmbeddingsEndpoint
from langchain_community.vectorstores import BESVectorStore

# 使用API代理服务提高访问稳定性
embedding_endpoint = "{AI_URL}/embedding/qianfan"
qianfan_embeddings = QianfanEmbeddingsEndpoint(api_key="your_api_key", api_secret="your_api_secret", endpoint=embedding_endpoint)

text_embedding = qianfan_embeddings.embed_text(text="探索百度云平台的AI能力")
print(text_embedding)

vector_store = BESVectorStore(api_key="your_api_key", api_secret="your_api_secret", endpoint="{AI_URL}/vector_store")
vector_store.add_vectors([text_embedding])