千帆大模型|API调用_千帆大模型 api key

一、千帆大模型简介

二、操作步骤

API使用文档官方链接：API调用流程 - 千帆大模型平台 | 百度智能云文档

选择免费的 Yi-34B-Chat进行测试（当然，有具体需求自主选择），具体调用API代码可点击右侧的API文档。

我把API代码拿过来之后进行修改，可以实现交互。

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2024/4/11 20:11
# @Author : Tim
# @File : 千帆大模型API测试.py
# @Software : PyCharm
 
 
import requests
import json
 
Switch = True
 
 
# https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/vlpteyv3c      yi_34b_chat 程序说明文档
# 请求示例
def get_access_token():
    """
    使用 API Key，Secret Key 获取access_token，替换下列示例中的应用API Key、应用Secret Key
    """
    API_Key = '换成自己的'
    Secret_Key = '换成自己的'
    url = f"https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id={API_Key}&client_secret={Secret_Key}"
 
    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 main():
    counter = 0
    global Switch
    while Switch:
        information =  {
            "messages": [],
            'stream': True
        }
 
 
        input_text = input('输入bye或者连续对话10次结束对话:>>')
        information['messages'].append({
            "role": "user",
            "content": input_text
        })
 
        if input_text=='bye' or counter>=10:
            Switch = False
 
        url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/yi_34b_chat?access_token=" + get_access_token()
 
        payload = json.dumps(information)
        headers = {
            'Content-Type': 'application/json'
        }
 
        response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload,stream = True)
        output = str()
        for line in response.iter_lines():
            data_str = line.decode("UTF-8")
            if data_str:  # 间隔输出空行 因此要判断是否为空
                json_str = data_str.replace('data:', '')
                json_out = json.loads(json_str)
                out = json_out.get('result')
                output += out
                print(out)
 
 
        information['messages'].append({
            "role": "assistant",
            "content": output
        }) # 把模型的输出再返回给模型 实现上下文连续对话
        counter +=1 # 对话次数+1
 
if __name__ == '__main__':
    main()
    print('结束对话')

具体效果如下：

感叹，技术人不能只痴迷于技术，还要懂如何放大自己的技术，获取更多的资源。