从零开始 通义千问大模型本地化到阿里云通义千问API调用

我们想要将本地的大模型（例如通义千问）部署到阿里云，并通过阿里云的API进行调用。这里假设我们已经在本地训练好了通义千问模型，现在要将其部署到阿里云上，并通过阿里云提供的API服务让外部可以调用。 步骤概述： 准备模型：将本地训练好的模型转换为适合部署的格式，并准备好模型运行的环境。 选择阿里云的服务：例如使用阿里云的机器学习平台PAI或函数计算FC等来部署模型。 部署模型：将模型上传到阿里云，并创建相应的推理服务。 创建API：通过阿里云API网关为模型服务创建API接口。 测试API：确保API可以正常调用。 由于通义千问是阿里自家的大模型，阿里云可能已经提供了相应的API服务。但是，如果我们要部署自己训练的通义千问模型（可能是特定版本或经过微调的），那么可能需要自己部署。 下面是一个简化的流程，假设我们使用阿里云PAI（机器学习平台）进行部署： 步骤1：准备模型 确保模型文件是完整的，包括模型权重和配置文件。 准备一个推理脚本，用于加载模型并处理输入输出。 步骤2：使用PAI部署 将模型上传到OSS（对象存储）。 在PAI中创建一个模型，指定模型路径和推理脚本。 使用PAI-EAS（弹性推理服务）部署模型，生成一个在线服务。 步骤3：创建API网关 在API网关中创建API，后端服务指向PAI-EAS的服务地址。 设置请求和响应的格式，通常为JSON。 步骤4：测试调用 通过API网关提供的地址进行调用。 但是，如果阿里云已经提供了通义千问的官方API，那么我们可以直接调用官方API，而不需要自己部署。这里我们假设需要部署自己的模型。 下面是一个详细的步骤，包括代码示例： 步骤1：准备模型 假设我们有一个训练好的通义千问模型，保存在本地目录./qwen_model中。我们需要准备一个推理脚本，比如inference.py，该脚本必须包含一个用于处理请求的函数。例如： inference.py 示例： python 复制 下载 import json import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM # 加载模型和tokenizer model_dir = './qwen_model' tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, torch_dtype=torch.float16, device_map='auto') def handle_request(data): # 获取输入文本 input_text = data.get('input', '') # 编码输入 inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='pt') # 生成 generated_ids = model.generate( inputs.input_ids, max_length=128, temperature=0.7, top_p=0.9, do_sample=True, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id ) # 解码输出 output_text = tokenizer.decode(generated_ids[0], skip_special_tokens=True) return {'output': output_text} 步骤2：上传模型到OSS 使用阿里云OSS命令行工具或控制台上传模型目录。 步骤3：在PAI中创建模型并部署 登录PAI控制台。 创建模型：指定模型路径（OSS路径）和推理脚本路径（同样在OSS中）。 创建EAS服务：选择模型，配置资源（例如GPU实例），然后部署。 步骤4：通过API网关暴露服务 在API网关中创建API，选择HTTP方法（例如POST），配置路径。 后端服务类型选择HTTP，并填写EAS服务的地址和路径。 设置请求和响应格式，通常为JSON。 步骤5：测试API 使用curl或Postman发送请求到API网关的地址。 注意：在实际操作中，还需要考虑身份验证、限流、日志等。 如果阿里云已经提供了通义千问的官方API，那么我们可以直接使用官方API，而不需要自己部署。官方API的使用步骤通常如下： 在阿里云开通通义千问服务。 获取API Key和Secret。 使用SDK或直接发送HTTP请求调用API。 这里我们假设需要自己部署，那么以上步骤就是一个基本的流程。 由于具体操作涉及阿里云多个服务的管理控制台操作，代码部分主要在于模型推理脚本的编写和API测试。 下面是一个调用示例（假设我们已经通过API网关获得了一个端点URL）： python 复制 下载 import requests import json url = "https://你的API网关地址/qwen" data = { "input": "你好，请介绍一下自己。" } headers = { 'Content-Type': 'application/json' } response = requests.post(url, data=json.dumps(data), headers=headers) print(response.json()) 注意：自己部署大模型需要考虑成本、性能、扩展性等因素。如果只是使用通义千问的通用能力，建议直接使用官方API。