python实战豆包大模型-文本模型

准备

注册并登录火山引擎

官网\] https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/experience/chat ![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/117ca73a231f49a28c33920d9030feb3.png) * ### 开通模型 ![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/10872cd1f3bc40db9bc873813206a666.png) * ### 创建推理接入点 ![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/e116c8ebe3b841b1b51e073574f0d571.png) ![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/e9058c1df0404dd2a89f1b227324b02e.png) * ### 调用参数API Key、model ![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/90252519677d4c0b8d7f3ad6f494ac17.png) ![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/3633cb1cb2e8452d9cb5d2588ea4a4f7.png) ## 调用 ### SDK调用 > pip install --upgrade 'volcengine-python-sdk\[ark\]' ```python from volcenginesdkarkruntime import Ark ​ client = Ark( base_url="https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3", api_key="上面获取的api-key" ) ​ # Non-streaming: print("----- standard request -----") completion = client.chat.completions.create( model="上面获取的model", messages = [ {"role": "system", "content": "你是豆包,是由字节跳动开发的 AI 人工智能助手"}, {"role": "user", "content": "常见的十字花科植物有哪些?"}, ], ) print(completion.choices[0].message.content) ​ # Streaming: 流式调用 print("----- streaming request -----") stream = client.chat.completions.create( model="上面获取的model", messages = [ {"role": "system", "content": "你是豆包,是由字节跳动开发的 AI 人工智能助手"}, {"role": "user", "content": "常见的十字花科植物有哪些?"}, ], stream=True ) for chunk in stream: if not chunk.choices: continue print(chunk.choices[0].delta.content, end="") ``` ### HTTP调用 > # url https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3 > > # json_date { model:"上面获取的model",messages = \[{"role": "system", "content": "你是豆包,是由字节跳动开发的 AI 人工智能助手"},{"role": "user", "content": "常见的十字花科植物有哪些?"},\]} > > # sk 上面获取的api-key ```python async def get_common_content(url,json_data,sk): try: async with aiohttp.ClientSession() as session: authorization = "Bearer "+ (str(sk)) # print(f"**** 调用接口 -{url}-{json_data}-{authorization}****") headers = {"Content-Type": 'application/json',"Authorization": authorization } async with session.post(url,data = json.dumps(json_data), headers = headers) as response: return await response.text() except Exception as e: print(f"**ERROR 调用模型失败....{e}**") ```

相关推荐
同学小张1 小时前
【端侧AI 与 C++】1. llama.cpp源码编译与本地运行
开发语言·c++·aigc·llama·agi·ai-native
DanCheng-studio1 小时前
网安毕业设计简单的方向答疑
python·毕业设计·毕设
踢球的打工仔2 小时前
PHP面向对象(7)
android·开发语言·php
轻抚酸~2 小时前
KNN(K近邻算法)-python实现
python·算法·近邻算法
独行soc3 小时前
2025年渗透测试面试题总结-264(题目+回答)
网络·python·安全·web安全·网络安全·渗透测试·安全狮
汤姆yu4 小时前
基于python的外卖配送及数据分析系统
开发语言·python·外卖分析
Yue丶越4 小时前
【C语言】字符函数和字符串函数
c语言·开发语言·算法
如何原谅奋力过但无声4 小时前
TensorFlow 1.x常用函数总结(持续更新)
人工智能·python·tensorflow
翔云 OCR API4 小时前
人脸识别API开发者对接代码示例
开发语言·人工智能·python·计算机视觉·ocr
V***u4535 小时前
MS SQL Server partition by 函数实战二 编排考场人员
java·服务器·开发语言