三种国产大语言模型Python免费调用

基础三大模型,需要先去官方注册获得key;后续可以使用下列代码调用

1.腾讯

安装:

pip install -i https://mirrors.tencent.com/pypi/simple/ --upgrade tencentcloud-sdk-python

实例:

import jsonimport typesfrom tencentcloud.common import credentialfrom tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfilefrom tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfilefrom tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKExceptionfrom tencentcloud.hunyuan.v20230901 import hunyuan_client, modelstry:    cred = credential.Credential("你的SecretId", "你的SecretKey")    httpProfile = HttpProfile()    httpProfile.endpoint = "hunyuan.tencentcloudapi.com"    clientProfile = ClientProfile()    clientProfile.httpProfile = httpProfile    req = models.ChatCompletionsRequest()    params = {        "Model": "hunyuan-lite",        "Messages": [            {                "Role": "user",                "Content": "你好"            }        ]    }    req.from_json_string(json.dumps(params))    resp = client.ChatCompletions(req)    if isinstance(resp, types.GeneratorType):         for event in resp:            print(event)    else:         print(resp)except TencentCloudSDKException as err:    print(err)

2.讯飞

安装:

pip install spark-ai-python

实例:

from sparkai.llm.llm import ChatSparkLLM, ChunkPrintHandlerfrom sparkai.core.messages import ChatMessage
def get_response(text):    if text is not None:        SPARKAI_URL = 'wss://spark-api.xf-yun.com/v1.1/chat'        SPARKAI_APP_ID = ''        SPARKAI_API_SECRET = ''        SPARKAI_API_KEY = ''        SPARKAI_DOMAIN = 'general'        spark = ChatSparkLLM(spark_api_url=SPARKAI_URL, spark_app_id=SPARKAI_APP_ID, spark_api_key=SPARKAI_API_KEY,                              spark_api_secret=SPARKAI_API_SECRET, spark_llm_domain=SPARKAI_DOMAIN, streaming=False)        messages = [ChatMessage(role="user", content=text)]        handler = ChunkPrintHandler()        st = spark.generate([messages], callbacks=[handler])        return st
response = get_response("你好")print(response)

3.百度:

安装:

pip install requests
import requestsimport jsondef get_access_token():    url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=&client_secret="    payload = json.dumps("")    headers = {        'Content-Type': 'application/json',        'Accept': 'application/json'    }    response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)    return response.json().get("access_token")

def get_response(text):       url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/yi_34b_chat?access_token=" + get_access_token()    payload = json.dumps({"messages": [{"role": "user","content": "hi"}]})    headers = {        'Content-Type': 'application/json'    }    response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)        print(response.json().get("result"))    


### 使用 Python 调用中国国产 AI 大型模型的方法 调用中国国产的大规模语言模型可以通过其官方 API 接口完成。以下是具体的技术实现方式以及相关说明。 #### 1. 准备工作 在开始之前,需要注册并获取目标大模型的服务密钥(API Key)。大多数国产大模型服务商都提供了详细的文档支持,例如智谱AI、通义千问等[^4]。通常情况下,开发者门户会提供必要的参数配置指导和示例代码。 #### 2. 安装依赖库 为了简化 HTTP 请求操作,可以安装 `requests` 或其他类似的第三方库来处理网络通信部分。 ```bash pip install requests ``` #### 3. 示例代码:基于智谱AI的API访问 下面是一个完整的例子,展示如何利用 Python 对接智谱AI 提供的智能问答服务: ```python import requests def query_zhipu_api(api_key, question): url = "https://api.zhipuai.com/v1/completions" headers = { 'Authorization': f'Bearer {api_key}', 'Content-Type': 'application/json' } payload = { "model": "zephyr", "prompt": question, "max_tokens": 500, "temperature": 0.7 } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) if response.status_code == 200: result = response.json() return result['choices'][0]['text'] else: raise Exception(f"Error: {response.text}") if __name__ == "__main__": api_key = "<your-api-key>" # 替换为实际申请到的key user_question = input("请输入您的问题:") answer = query_zhipu_api(api_key, user_question) print(f"答案:{answer}") ``` 上述脚本实现了基本的功能逻辑,包括发送 POST 请求给服务器端点,并解析返回的数据结构以提取最终的回答内容。 #### 4. 关键概念解释 - **Prompt 工程**: Prompt 是指输入给 LLMs (Large Language Models) 的自然语言描述或者上下文信息。良好的 prompt 设计能够显著提升生成结果的质量[^2]。 - **思维链/树**: 这是一种高级技巧,用于引导复杂推理过程中的每一步骤,从而得到更加精确的结果[^1]。 #### 5. 注意事项 当构建自己的应用程序时,请务必遵循各平台的安全策略与使用条款;同时也要考虑到性能优化方面的问题,比如批量提交多个请求而不是逐一执行等等[^3]。 ---
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