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靈積模型-阿里云市場
專用API
【更新時間: 2024.08.02】
靈積通過靈活、易用的模型API服務,讓各種模態模型的能力,都能方便的為AI開發者所用。通過靈積API,開發者不僅可以直接集成大模型的強大能力,也可以對模型進行訓練微調,實現模型定制化。
通義千問:0.008元/千tokens
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服務星級:6星
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什么是阿里云市場的靈積模型?
阿里大模型靈積服務(DashScope)是一款由阿里云開發的高性能AI大模型服務,專注于提供自然語言處理、圖像識別等領域的先進人工智能解決方案。該服務集成了阿里云強大的計算能力和AI技術,旨在為企業和開發者提供易于使用、高效的AI工具,幫助他們在各自領域中實現智能化和自動化。
什么是阿里云市場的靈積模型接口?
阿里云市場的靈積模型有哪些核心功能?
模型推理 |
模型定制 |
模型部署管理 |
阿里云市場的靈積模型的核心優勢是什么?
優秀的開發體驗 |
靈活的彈性底座 |
豐富的模型生態 |
在哪些場景會用到阿里云市場的靈積模型?
電商平臺 通過自然語言處理和圖像識別技術,優化商品推薦、自動分類和客戶服務,提升用戶購物體驗。例如,利用情感分析技術,幫助客服系統更好地理解客戶情緒,提供個性化服務。 |
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金融行業 利用數據分析和智能預測功能,進行風險評估、市場預測和客戶行為分析,幫助金融機構做出更智能的投資決策。例如,通過大模型分析市場趨勢,提供精準的投資建議,降低投資風險。 |
教育和研究 教育機構和研究人員使用模型進行學術研究和教育應用。 |
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企業解決方案 企業利用模型服務優化業務流程和提高決策效率。
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快速入門
本文以通義千問大模型(qwen-turbo)為例,介紹通過DashScope玩轉大語言模型的基本使用方法。
大語言模型可以與人類就幾乎任何話題進行海闊天空的聊天。小明周末在家想做一頓美餐,但由于他是廚房新手,不知道該怎么烹飪。他希望聊天大模型能夠幫到他,于是向大模型提出:“用蘿卜、土豆、茄子做飯,給我個菜譜”。
前提條件
-
請您參考API-KEY的獲取與配置,開通DashScope并獲得API-KEY。
-
您可以使用OpenAI SDK、DashScope SDK或HTTP接口調用通義千問模型,請您根據您的需求,參考以下方式準備您的計算環境。
如果您之前使用OpenAI SDK以及HTTP方式調用OpenAI的服務,只需在原有框架下調整API-KEY、base_url、model等參數,就可以直接調用通義千問模型。
調用方式
準備條件
通過OpenAI Python SDK調用
您可以通過以下命令安裝或更新OpenAI SDK:
# 如果下述命令報錯,請將pip替換為pip3 pip install -U openai
您需要配置的base_url如下:
https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
通過OpenAI兼容-HTTP調用
如果您需要通過OpenAI兼容的HTTP方式進行調用,需要配置的完整訪問endpoint如下:
POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions
通過DashScope SDK調用
DashScope SDK提供了Python和Java兩個版本,請參考安裝SDK,安裝最新版SDK。
通過DashScope HTTP調用
如果您需要通過DashScope的HTTP方式進行調用,需要配置的完整訪問endpoint如下:
POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation
我們推薦您將API-KEY配置到環境變量中以降低API-KEY的泄漏風險,詳情可參考通過環境變量設置API-KEY。您也可以在代碼中配置API-KEY,但是會存在泄露風險。
從最簡單的指令開始
您可以通過OpenAI SDK或OpenAI兼容的HTTP方式調用通義千問模型。
示例代碼
from openai import OpenAI
import os
def get_response():
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), # 如果您沒有配置環境變量,請在此處用您的API Key進行替換
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", # 填寫DashScope服務的base_url
)
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen-turbo",
messages=[
{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
{'role': 'user', 'content': '用蘿卜、土豆、茄子做飯,給我個菜譜。'}],
temperature=0.8,
top_p=0.8
)
print(completion.model_dump_json())
if __name__ == '__main__':
get_response()
返回結果
{
"id": "chatcmpl-cb68d043-fc6d-9b3b-87d2-151e2a0f6ac4",
"choices": [
{
"finish_reason": "stop",
"index": 0,
"logprobs": null,
"message": {
"content": "當然可以,這里有一個簡單的三菜合一的菜品建議:蔬菜燉豆腐。這道菜結合了蘿卜、土豆和茄子,營養豐富,做法也相當簡單:\n\n**材料:**\n1. 蘿卜半個\n2. 土豆1個\n3. 茄子2個\n4. 嫩豆腐1塊\n5. 大蔥1根\n6. 生姜適量\n7. 大蒜2瓣\n8. 食用油適量\n9. 鹽適量\n10. 料酒適量\n11. 雞精或味精適量\n12. 清水適量\n\n**步驟:**\n1. 蘿卜、土豆去皮切塊,茄子洗凈去蒂,切成滾刀塊。大蔥切段,生姜切片,大蒜切末。\n2. 豆腐切塊,放入開水中焯水,撈出瀝干備用,這樣可以去腥并使豆腐更加嫩滑。\n3. 熱鍋涼油,放入蔥姜蒜爆香。\n4. 放入土豆塊,翻煎至微黃色,再加入蘿卜塊和茄子塊,繼續翻炒均勻。\n5. 加入料酒,翻炒均勻后,倒入足夠的清水,水量要沒過所有蔬菜。\n6. 煮沸后轉小火,慢慢燉煮15-20分鐘,讓蔬菜充分吸收湯汁。\n7. 加入焯過水的豆腐,再次煮沸后轉小火,蓋上鍋蓋燉5分鐘左右,讓豆腐充分入味。\n8. 最后加入適量的鹽和雞精(或其他調味品),攪拌均勻,嘗一下味道,根據需要調整。\n9. 關火,撒上一些蔥花點綴,即可出鍋。\n\n這道菜色彩豐富,營養均衡,是一道適合家常的健康菜肴。",
"role": "assistant",
"function_call": null,
"tool_calls": null
}
}
],
"created": 1721636832,
"model": "qwen-turbo",
"object": "chat.completion",
"service_tier": null,
"system_fingerprint": null,
"usage": {
"completion_tokens": 398,
"prompt_tokens": 32,
"total_tokens": 430
}
}






快速入門
本文以通義千問大模型(qwen-turbo)為例,介紹通過DashScope玩轉大語言模型的基本使用方法。
大語言模型可以與人類就幾乎任何話題進行海闊天空的聊天。小明周末在家想做一頓美餐,但由于他是廚房新手,不知道該怎么烹飪。他希望聊天大模型能夠幫到他,于是向大模型提出:“用蘿卜、土豆、茄子做飯,給我個菜譜”。
前提條件
-
請您參考API-KEY的獲取與配置,開通DashScope并獲得API-KEY。
-
您可以使用OpenAI SDK、DashScope SDK或HTTP接口調用通義千問模型,請您根據您的需求,參考以下方式準備您的計算環境。
如果您之前使用OpenAI SDK以及HTTP方式調用OpenAI的服務,只需在原有框架下調整API-KEY、base_url、model等參數,就可以直接調用通義千問模型。
調用方式
準備條件
通過OpenAI Python SDK調用
您可以通過以下命令安裝或更新OpenAI SDK:
# 如果下述命令報錯,請將pip替換為pip3 pip install -U openai
您需要配置的base_url如下:
https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
通過OpenAI兼容-HTTP調用
如果您需要通過OpenAI兼容的HTTP方式進行調用,需要配置的完整訪問endpoint如下:
POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions
通過DashScope SDK調用
DashScope SDK提供了Python和Java兩個版本,請參考安裝SDK,安裝最新版SDK。
通過DashScope HTTP調用
如果您需要通過DashScope的HTTP方式進行調用,需要配置的完整訪問endpoint如下:
POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation
我們推薦您將API-KEY配置到環境變量中以降低API-KEY的泄漏風險,詳情可參考通過環境變量設置API-KEY。您也可以在代碼中配置API-KEY,但是會存在泄露風險。
從最簡單的指令開始
您可以通過OpenAI SDK或OpenAI兼容的HTTP方式調用通義千問模型。
示例代碼
from openai import OpenAI
import os
def get_response():
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), # 如果您沒有配置環境變量,請在此處用您的API Key進行替換
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", # 填寫DashScope服務的base_url
)
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen-turbo",
messages=[
{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
{'role': 'user', 'content': '用蘿卜、土豆、茄子做飯,給我個菜譜。'}],
temperature=0.8,
top_p=0.8
)
print(completion.model_dump_json())
if __name__ == '__main__':
get_response()
返回結果
{
"id": "chatcmpl-cb68d043-fc6d-9b3b-87d2-151e2a0f6ac4",
"choices": [
{
"finish_reason": "stop",
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"message": {
"content": "當然可以,這里有一個簡單的三菜合一的菜品建議:蔬菜燉豆腐。這道菜結合了蘿卜、土豆和茄子,營養豐富,做法也相當簡單:\n\n**材料:**\n1. 蘿卜半個\n2. 土豆1個\n3. 茄子2個\n4. 嫩豆腐1塊\n5. 大蔥1根\n6. 生姜適量\n7. 大蒜2瓣\n8. 食用油適量\n9. 鹽適量\n10. 料酒適量\n11. 雞精或味精適量\n12. 清水適量\n\n**步驟:**\n1. 蘿卜、土豆去皮切塊,茄子洗凈去蒂,切成滾刀塊。大蔥切段,生姜切片,大蒜切末。\n2. 豆腐切塊,放入開水中焯水,撈出瀝干備用,這樣可以去腥并使豆腐更加嫩滑。\n3. 熱鍋涼油,放入蔥姜蒜爆香。\n4. 放入土豆塊,翻煎至微黃色,再加入蘿卜塊和茄子塊,繼續翻炒均勻。\n5. 加入料酒,翻炒均勻后,倒入足夠的清水,水量要沒過所有蔬菜。\n6. 煮沸后轉小火,慢慢燉煮15-20分鐘,讓蔬菜充分吸收湯汁。\n7. 加入焯過水的豆腐,再次煮沸后轉小火,蓋上鍋蓋燉5分鐘左右,讓豆腐充分入味。\n8. 最后加入適量的鹽和雞精(或其他調味品),攪拌均勻,嘗一下味道,根據需要調整。\n9. 關火,撒上一些蔥花點綴,即可出鍋。\n\n這道菜色彩豐富,營養均衡,是一道適合家常的健康菜肴。",
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