如何高效爬取全球新聞網站 – 整合Scrapy、Selenium與Mediastack API實現自動化新聞采集
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在創建服務后，用戶需要配置通義千問的模型參數。這包括模型的輸入輸出格式、推理速度、資源分配等。用戶可以根據實際需求調整這些參數，以優化模型的性能和響應速度。
示例配置：
{
"model_name": "qwen-llm",
"input_format": "text",
"output_format": "text",
"max_response_length": 100,
"temperature": 0.7,
"top_p": 0.9
}配置完成后，用戶可以部署通義千問模型，并進行測試。PAI EAS提供了豐富的測試工具和接口，用戶可以通過API調用模型，輸入問題并獲取回答。通過測試，用戶可以驗證模型的準確性和性能，并根據反饋進行調整。
示例代碼：調用通義千問API
import requests
url = 'https://your-pai-eas-endpoint/predict'
headers = {
'Authorization': 'Bearer your-access-token',
'Content-Type': 'application/json'
}
data = {
"question": "什么是通義千問？"
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())最后，用戶可以將通義千問集成到自己的應用中。PAI EAS支持多種編程語言和開發框架，用戶可以根據自己的技術棧選擇合適的集成方式。通過API調用，用戶的應用可以實現與通義千問的交互，提供智能問答功能。
示例場景：集成到Web應用
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>通義千問問答系統</title>
</head>
<body>
<h1>通義千問問答系統</h1>
<input type="text" id="question" placeholder="請輸入您的問題">
<button onclick="askQuestion()">提問</button>
<p id="answer"></p>
<script>
async function askQuestion() {
const question = document.getElementById('question').value;
const response = await fetch('https://your-pai-eas-endpoint/predict', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer your-access-token'
},
body: JSON.stringify({ question })
});
const data = await response.json();
document.getElementById('answer').innerText = data.answer;
}
</script>
</body>
</html>隨著人工智能技術的不斷進步，通義千問在未來將有更廣泛的應用前景。阿里巴巴將繼續優化Qwen LLM模型，提升通義千問的語言理解和生成能力。同時，通義千問也將與其他AI技術結合，如圖像識別、語音識別等，實現多模態的智能問答系統。
此外，通義千問還將進一步拓展應用場景，覆蓋更多的行業和領域。通過與各行各業的合作伙伴共同開發，通義千問將成為智能問答領域的標桿產品，為用戶提供更加智能、便捷的服務。
通義千問作為阿里巴巴推出的智能問答引擎，憑借其強大的技術背景和廣泛的應用場景，正在改變人們獲取信息和服務的方式。通過阿里巴巴云平臺的便捷部署工具，用戶可以快速將通義千問集成到自己的應用中，享受智能問答帶來的便利。未來，隨著技術的不斷進步，通義千問將在更多領域發揮重要作用，推動人工智能技術的普及和應用。