调用通义千问接口python
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dashscope,用来链接阿里通义千问的python的sdk
dashscope,用来链接阿里通义千问的python的sdk,用于和通义千问大模型进行API的开发。
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基于Vue和Python Flask框架,整合通义千问API的简易版大模型对话界面设计源码
本项目是一款基于Vue和Python Flask框架的简易版大模型对话界面设计源码,包含49个文件,涵盖25个PNG图片、6个JavaScript文件、3个JSON配置、3个Vue组件文件、2个Markdown文档、2个Git忽略文件、2个文本文件、1个授权许可文件、1个ICO图标和1个GIF动画。前端采用Vue,后端采用Python Flask框架,通过整合通义千问线上API,实现了一个本地化的大模型对话功能界面,适用于快速搭建对话系统。
调用通义千问大语言模型-小白新手教程
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调用阿里云通义千问的 HTTP 服务端程序代码实现
资源下载链接为: https://pan.xunlei.com/s/VOYi1VAouGvIi0yboDTazZRWA1?pwd=hu9w 正在准备阿里云大模型授权密钥。关于用法:
测试通义千问API密钥是否有效
集成API测试: 首先尝试调用python test_qwen_api.py 如果脚本调用失败,会进行直接API测试 显示测试结果和通义千问的回复
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Claude Code配置千问APIKey[代码]
本文详细介绍了如何通过阿里云百炼的Anthropic兼容接口,在Claude Code中配置通义千问(Qwen)的API Key。首先需要登录阿里云百炼获取API Key,然后在不同操作系统(Windows/macOS/Linux)中配置环境变量,包括清空官方Key、设置兼容地址、输入API Key和指定模型。配置完成后,重启终端或IDE即可生效。文章还提供了常用千问模型推荐和常见问题解决方法,如401/403报错、连接失败和Windows无效等问题。最后,推荐了一键永久配置的方法,适用于macOS和Linux用户,通过写入~/.bashrc文件实现永久生效。
至数云是一款超轻量、企业级人工智能应用平台 一键部署,开箱即用 可快速实现AI应用构建、大模型部署、模型训练、接口开放、可视化流程等场景 兼容通义千问和DeepSeek模型,助力企业拥抱人工智能新时代
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FastAPI快速教程[可运行源码]
本文介绍了如何使用FastAPI从零开始构建第一个API项目。FastAPI是一个现代、快速(高性能)的Python web框架,基于Python 3.8+的类型提示。文章详细讲解了FastAPI的关键特性,如高性能、高效编码、智能编辑器支持等,并提供了安装依赖、创建示例API、运行服务器以及检查API的步骤。此外,还展示了如何利用FastAPI构建一个调用阿里通义千问大模型的API接口,包括模型下载、使用及编写FastAPI代码的详细过程。最后,文章总结了FastAPI的便利性,并推荐了相关学习资源。
Linux部署通义千问1.5-1.8B模型指南[源码]
本文详细介绍了在Linux环境下部署通义千问1.5-1.8B-Chat-GPTQ-Int4量化模型的完整流程。该模型参数量为18亿,经过GPTQ-Int4量化后体积小、硬件要求低,适合个人开发者低成本尝试AI应用。文章从环境检查开始,包括操作系统版本、Python版本(建议3.8-3.10)、内存(至少4GB)和硬盘空间(5-10GB)要求。接着指导创建Python虚拟环境,安装PyTorch、Transformers、accelerate、sentencepiece等核心依赖,并处理可能的编译工具缺失问题。然后通过Hugging Face下载模型,使用auto-gptq库加载GPTQ量化模型,并编写测试脚本验证对话功能。文章还提供了性能优化技巧,如使用半精度FP16加速、调整生成参数(max_new_tokens、temperature等)、利用accelerate优化设备分配,以及长期运行时的内存管理和常见问题解决方案(如网络镜像、CUDA内存不足、生成质量差等)。最后总结该模型适合搭建智能客服、创意写作助手等应用,并建议访问CSDN星图镜像广场获取更多AI镜像。
万量引擎MillionEngine是一个旨在为开发者提供一站式多AI大模型接口统一接入服务的综合性平台它通过集成包括GPT系列通义千问文心一言讯飞星火及其他主流模型在.zip
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本地部署Vanna AI[可运行源码]
本文详细介绍了如何在本地部署Vanna AI,并通过HTTP请求调用其功能。首先,需要准备Python环境并安装Vanna库,推荐使用Python 12或13版本。接着,配置向量库,文中选择了Qdrant并通过Docker在Linux环境下安装。然后,获取线上大模型的base_url和api_key,文中以通义千问为例。随后,编写Vanna调用代码,包括配置参数、实例化Vanna、连接MySQL数据库以及启动Flask应用。最后,通过访问localhost:8084可以进入Vanna的前端操作界面,并介绍了如何添加训练数据以及通过HTTP请求调用Vanna的功能。
WSL2本地部署通义千问Qwen-7B-Chat[项目源码]
本文详细介绍了在Windows 10系统下,通过WSL2(Windows Subsystem for Linux 2)搭建Ubuntu 20.04.6环境,并本地部署阿里云通义千问Qwen-7B-Chat大语言模型的完整方案。文章首先介绍了Qwen-7B-Chat模型的基本情况,包括其70亿参数规模、基于Transformer架构、在超大规模预训练数据上训练得到,以及其在MMLU、C-Eval、GSM8K等评测中的表现。接着,文章列出了主机配置要求(如i5-11500 CPU、32G内存、RTX 3060 12G显卡)和官方部署要求(Python 3.8+、PyTorch 2.0+、CUDA 11.4+)。然后,文章详细分步讲解了WSL2环境的搭建过程,包括开启Windows虚拟功能、安装Linux内核更新包、从微软商店安装Ubuntu、设置WSL2为默认版本、配置apt国内源等。之后,文章重点介绍了在Ubuntu中搭建深度学习环境的步骤,包括安装CUDA 11.7、cuDNN 8.6、Anaconda、Python 3.8虚拟环境、PyTorch 2.0.1(通过pip安装以避免conda下载CPU版本的问题)、以及modelscope和transformers等依赖。最后,文章详细说明了如何下载Qwen-7B-Chat源码和模型(包括量化模型)、安装依赖(包括AutoGPTQ和可选的flash-attention)、修改web_demo.py配置、运行WebUI,并介绍了如何通过端口转发实现同一局域网下Windows主机和WSL子系统之间的网络服务访问。文章还提供了多个参考资料链接,帮助读者解决可能遇到的问题。
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