如何用python api连接通义千问
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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python+flask+对接大模型智能问答
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阿里云-通义千问、通义万相-逆向工程-Python-API-revTongYi.zipjava
java 阿里云_通义千问、通义万相_逆向工程_Python_API_revTongYi.zip
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。
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。
Python_The official repo of Qwen 通义千问 chat pretrained larg.zip
Python_The official repo of Qwen 通义千问 chat pretrained larg
基于通义千问的集查词背词与 AI 生成功能于一体的 Python 应用程序
资源下载链接为: https://pan.xunlei.com/s/VOYkOaC-GLEKAYnx4mOkyHCOA1?pwd=dihn AI 单词本是一款集成有道 API 和通易千闻(Qwen)API 的单词管理应用。 功能包括: 使用方法:
阿里云通义千问与通义万相的 Python API 逆向工程实现
资源下载链接为: https://pan.xunlei.com/s/VOYcHFjgvErkDVVpLUrT2NqjA1?pwd=erse revTongYi 原作者已销号,该项目现由新维护者接手。目前项目可在 PyPi 下载,主要提供阿里通义千问、通义万相的 Python 逆向 API 服务,以下是近期功能及更新说明: 各接口返回值详情,可在项目源码或对应方法的 Type Hints 中查看。 支持 AI 对话、识图对话、连续对话、新建对话、列出会话列表、删除指定会话、修改会话标题、获取会话历史记录及 CLI 模式功能。 提供 AI 图片生成功能。 需先安装 Chrome/Edge 或 Firefox 浏览器的 Cookies Editor 插件,具体操作步骤:
使用 Python 结合千问进行开发的方法
资源下载链接为: https://pan.xunlei.com/s/VOYdEGMZlP-2chi2yk4OnsrtA1?pwd=crsv 你想了解 Python 与千问的相关内容吗?Python 是一种广泛使用的编程语言,简洁易读,应用领域广泛,从 Web 开发、数据分析到人工智能等都能发挥作用。 千问则可能是指相关的智能问答系统或技术,它可以基于海量数据进行学习,能回答各类问题、提供信息咨询等。 将 Python 与千问结合,可能涉及用 Python 语言来开发、调用或扩展千问相关的功能,比如通过 Python 代码与千问的 API 进行交互,实现自动化问答、数据处理与分析结合智能问答等应用场景。 如果你有更具体的关于 Python 与千问结合的问题或需求,可以详细说明,这样能更好地为你提供相关信息。
基于AI大语言模型的全栈应用开发课程项目_包含通义千问聊天机器人实现与RAG离线知识库构建_用于教学演示与实践AI应用开发_涉及Python编程_DashScopeAPI调用_My.zip
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通义千问模型部署[代码]
本文详细介绍了如何使用text-generation-webui项目在本地部署通义千问大语言模型,并搭建Web UI界面。内容涵盖了从克隆代码、创建虚拟环境、安装PyTorch和CUDA运行时库、安装依赖库到启动Web UI和访问界面的完整步骤。此外,还介绍了text-generation-webui的特点,包括支持多种模型后端、多种界面模式、大量扩展功能以及与OpenAI兼容的API服务器。文章提供了具体的命令和操作指南,适合对本地部署大语言模型感兴趣的开发者参考。
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
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。
Chat2API:免费将主流AI模型网页转本地API[项目源码]
本文介绍了一个名为Chat2API的开源工具,它能够将DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM等主流AI大模型的网页版免费转换为本地OpenAI兼容API,实现零成本调用。该工具作为本地AI API网关,统一了不同模型的接口,支持多模型管理、上下文管理、工具调用、模型映射等功能。用户只需获取各平台的Token,即可在本地启动代理,并通过OpenAI标准接口接入OpenWebUI、Cline等工具。文章详细说明了安装步骤、配置方法及使用场景,特别适合AI开发者、前端工程师和本地部署爱好者,有效解决了多模型接入成本高、接口不统一的问题。
rosemaryzj_agent_23488_1767075553359.zip
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调用通义千问大语言模型-小白新手教程
通义千问SDK入门代码总结
基于通义千问的HomeAssistant助手.zip
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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
通义千问Ubuntu部署教程[项目源码]
本文详细介绍了如何在Ubuntu 20.04系统上低成本部署通义千问1.5-1.8B-Chat-GPTQ-Int4量化模型。教程从环境准备开始,包括Docker安装、NVIDIA驱动配置等基础依赖检查,逐步引导读者完成镜像拉取、容器启动及服务测试全过程。重点解决了部署中常见的端口冲突、权限设置等痛点问题,并提供了Python调用示例和日常管理命令。该方案特别适合资源有限的开发者,仅需2GB显存即可运行,通过预置镜像大幅简化了传统模型部署的复杂流程。最后还介绍了模型参数调优和性能监控方法,帮助用户快速搭建可用的对话模型服务。
《深度解析:调用通义千问与 DEEPSEEK API 进行化学实验步骤提取的实例详解》
资源下载链接为: https://pan.xunlei.com/s/VOYjX8is2Kb1Tp0VbGW3X89uA1?pwd=utdk 这是一个通过调用阿里云通义千问 API 提取化学文献实验步骤的示例。 API 官方参考可查看:https://help.aliyun.com/zh/model-studio/use-qwen-by-calling-api 关于 API 部署到环境变量的方法,参考:https://help.aliyun.com/zh/model-studio/developer-reference/configure-api-key-through-environment-variables?spm=a2c4g.11186623.0.0.78d84823A5fSxs 默认使用 qwen-max 模型,若要使用 deepseek-r1 模型,可执行命令:python main.py input.txt output.txt --model deepseek-r1
开源大模型选型指南:Llama 3、Qwen、通义千问等模型对比与适配.md
基础原理、核心架构、数据预处理、分布式训练、微调/量化/压缩技术,到RAG、Agent应用开发、多模态实现、高可用服务部署、安全合规、垂直领域定制、成本优化、MLOps全生命周期管理等全链路内容,面向算法、开发工程师,助力体系化掌握大模型从研发到落地的全流程能力。
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