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以文档处理为例:豆包API调用教程

一、前言:

现在大模型api价格越来越便宜了,豆包大模型分为 lite 和 pro, 其中pro 32k 大模型的 api 价格在 0.0008元/千tokens,作为普通人能够用非常低的价格享受世界上最先进的科技,让我惊叹于技术的发展。

刚好手上有差不多200w字的文档要处理,我们这里选择 Doubao-pro-32k 的模型,换算成人民币差不多两块钱(再次震惊)。

备注:这篇文章要求一点点基础,这里默认你在 Linux 服务器上操作、已经有 Conda 环境、Python 版本大于 3.7、会基础的 Linux 命令、并且看得懂简单的 Python代码。

二、配置环境

直接在 Windows 上安装豆包的库会报错:

note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.
  ERROR: Failed building wheel for volcengine-python-sdk
  Running setup.py clean for volcengine-python-sdk
Failed to build volcengine-python-sdk
ERROR: Could not build wheels for volcengine-python-sdk, which is required to install pyproject.toml-based projects

这是因为 Windows 系统有最长路径限制,解决办法是自己看官方文档。我们这里还是以 Ubuntu 为例,在命令行输入:

pip install 'volcengine-python-sdk[ark]'

从控制台获取api key:

复制以后将 ARK_API_KEY 设置为全局变量,在命令行输入:

export ARK_API_KEY="你刚才创建的API-key"

然后我们去创建“模型推理接入点”:登录火山方舟平台,点击左侧导航栏中的【在线推理】,点击【 创建推理接入点 】。

然后复制生成的ENDPOINT_ID

在命令行输入:

export ENDPOINT_ID="你的ENDPOINT_ID"

这样就完成了环境配置

三、调用 API

执行代码:

from volcenginesdkarkruntime import Ark
import os

client = Ark()

print("----- standard request -----")
completion = client.chat.completions.create(
    model=os.getenv('ENDPOINT_ID'),
    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)

成功输出:

----- standard request -----
十字花科是一个较大的科,包含许多常见的蔬菜和花卉。以下是一些常见的十字花科植物:
- **蔬菜**:
    - **白菜类**:包括大白菜、小白菜、菜心等。
    - **甘蓝类**:如结球甘蓝(卷心菜)、羽衣甘蓝、抱子甘蓝等。
    - **芥菜类**:有茎用芥菜(榨菜)、叶用芥菜(雪里蕻)、根用芥菜(大头菜)等。
    - **萝卜类**:常见的有红萝卜、白萝卜、青萝卜等。
    - **其他**:还有花椰菜(菜花)、西兰花、油菜、荠菜等。
- **花卉**:
    - **紫罗兰**:是十字花科紫罗兰属的二年生或多年生草本植物,花朵通常为紫色。
    - **桂竹香**:属于十字花科桂竹香属,是一种多年生草本植物,花色丰富,有黄色、橙色、红色等。
    - **诸葛菜**:又名二月兰,是十字花科诸葛菜属的一年或二年生草本植物,蓝紫色的花在每年的 4-5 月盛开。
    - **香雪球**:是十字花科香雪球属的多年生草本植物,花朵小而密集,呈白色、淡紫色或紫红色。

这只是十字花科植物的一小部分,该科还包括许多其他的蔬菜和花卉。十字花科植物的特点是花朵呈十字形排列,果实为角果。这些植物在人们的生活中具有重要的经济和观赏价值。

参考:

https://www.volcengine.com/docs/82379/1263279

https://www.volcengine.com/docs/82379/1263482

https://blog.csdn.net/qq_47452807/article/details/139812043

标签: python 人工智能 nlp

本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_37285288/article/details/140718509
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