使用Python调用百度千帆免费大模型接口

百度的千帆大模型免费了。

一、开通免费模型接口

在在线服务中，找到模型列表，在右侧有免费开通按钮，点击开通后如图所示。

二、获取API Key和Secret Key

进入百度智能云千帆大模型平台， https://console.bce.baidu.com/qianfan/overview

点击应用接入，进入应用列表

点击创建应用，

这样就有了

三、开发

开发文档地址：https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/klqx7b1xf

基本信息

请求地址： https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/ernie_speed

请求方式： POST

根据不同鉴权方式，查看对应Header参数。

访问凭证access_token鉴权

名称	类型	必填	描述
Content-Type	string	是	固定值application/json

基于安全认证AK/SK进行签名计算鉴权

名称	类型	必填	描述
Content-Type	string	是	固定值application/json
x-bce-date	string	否	当前时间，遵循ISO8601规范，格式如2016-04-06T08:23:49Z
Authorization	string	是	用于验证请求合法性的认证信息，更多内容请参考鉴权认证机制，签名工具可参考IAM签名工具

Query参数

只有访问凭证access_token鉴权方式，需使用Query参数。

访问凭证access_token鉴权

名称	类型	必填	描述
access_token	string	是	通过API Key和Secret Key获取的access_token，参考Access Token获取

Body参数

名称	类型	必填	描述
messages	List(message)	是	聊天上下文信息。说明：（1）messages成员不能为空，1个成员表示单轮对话，多个成员表示多轮对话（2）最后一个message为当前请求的信息，前面的message为历史对话信息（3）必须为奇数个成员，成员中message的role必须依次为user、assistant （4）message中的content总长度和system字段总内容不能超过24000个字符，且不能超过6144 tokens
stream	bool	否	是否以流式接口的形式返回数据，默认false
temperature	float	否	说明：（1）较高的数值会使输出更加随机，而较低的数值会使其更加集中和确定（2）默认0.95，范围 (0, 1.0]，不能为0
top_p	float	否	说明：（1）影响输出文本的多样性，取值越大，生成文本的多样性越强（2）默认0.7，取值范围 [0, 1.0]
penalty_score	float	否	通过对已生成的token增加惩罚，减少重复生成的现象。说明：（1）值越大表示惩罚越大（2）默认1.0，取值范围：[1.0, 2.0]
system	string	否	模型人设，主要用于人设设定，例如：你是xxx公司制作的AI助手，说明：长度限制，message中的content总长度和system字段总内容不能超过24000个字符，且不能超过6144 tokens
stop	List(string)	否	生成停止标识，当模型生成结果以stop中某个元素结尾时，停止文本生成。说明：（1）每个元素长度不超过20字符（2）最多4个元素
max_output_tokens	int	否	指定模型最大输出token数，说明：（1）如果设置此参数，范围[2, 2048] （2）如果不设置此参数，最大输出token数为1024
frequency_penalty	float	否	正值根据迄今为止文本中的现有频率对新token进行惩罚，从而降低模型逐字重复同一行的可能性；说明：默认0.1，取值范围[-2.0, 2.0]
presence_penalty	float	否	正值根据token记目前是否出现在文本中来对其进行惩罚，从而增加模型谈论新主题的可能性；说明：默认0.0，取值范围[-2.0, 2.0]
user_id	string	否	表示最终用户的唯一标识符

message说明

名称	类型	描述
role	string	当前支持以下： user: 表示用户 assistant: 表示对话助手
content	string	对话内容，不能为空

响应说明

部分参数如下。

名称	描述
X-Ratelimit-Limit-Requests	一分钟内允许的最大请求次数
X-Ratelimit-Limit-Tokens	一分钟内允许的最大tokens消耗，包含输入tokens和输出tokens
X-Ratelimit-Remaining-Requests	达到RPM速率限制前，剩余可发送的请求数配额，如果配额用完，将会在0-60s后刷新
X-Ratelimit-Remaining-Tokens	达到TPM速率限制前，剩余可消耗的tokens数配额，如果配额用完，将会在0-60s后刷新

响应体参数

名称	类型	描述
id	string	本轮对话的id
object	string	回包类型 chat.completion：多轮对话返回
created	int	时间戳
sentence_id	int	表示当前子句的序号。只有在流式接口模式下会返回该字段
is_end	bool	表示当前子句是否是最后一句。只有在流式接口模式下会返回该字段
is_truncated	bool	当前生成的结果是否被截断
result	string	对话返回结果
need_clear_history	bool	表示用户输入是否存在安全风险，是否关闭当前会话，清理历史会话信息。 true：是，表示用户输入存在安全风险，建议关闭当前会话，清理历史会话信息。 false：否，表示用户输入无安全风险
ban_round	int	当need_clear_history为true时，此字段会告知第几轮对话有敏感信息，如果是当前问题，ban_round=-1
usage	usage	token统计信息

usage说明

名称	类型	描述
prompt_tokens	int	问题tokens数
completion_tokens	int	回答tokens数
total_tokens	int	tokens总数

注意：同步模式和流式模式，响应参数返回不同，详细内容参考示例描述。

同步模式下，响应参数为以上字段的完整json包。
流式模式下，各字段的响应参数为 data: {响应参数}。

代码如下：

 1 import requests
 2 import json
 3 import datetime
 4 
 5 class QIANFAN:
 6 
 7     _api_url = "https://aip.baidubce.com"
 8     
 9     def __init__(self, api_key, secret_key):
10         self.API_KEY = api_key
11         self.SECRET_KEY = secret_key
12 
13         url = self._api_url + "/oauth/2.0/token"
14         params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": self.API_KEY, "client_secret": self.SECRET_KEY}
15         result = self.http_request_v2(url, method="POST", params=params)
16         if 'access_token' in result:
17             self.access_token = result["access_token"]
18         else:
19             print(result)
20             exit()
21 
22         
23     def chat(self, model="ernie-lite-8k", message=None, **kwargs):
24         url = f"{self._api_url}/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/{model}?access_token={self.access_token}"
25 
26         payload = json.dumps({
27             "messages": [{"role": "user", "content": message}],
28             "temperature": 0.95,
29             "penalty_score": 1
30         })
31   
32         for key, value in kwargs.items():
33             payload[key] = value
34 
35         print(payload)
36         response = self.http_request_v2(url, method="POST", params=payload)
37         return response
38 
39     # 生成headers头
40     def headers(self, params=None):
41         headers = {}
42         headers['Content-Type'] = 'application/json'
43         return headers
44         
45     def http_request_v2(self, url, method="GET", headers={}, params=None):
46         headers['User-Agent'] = 'Mozilla/5.0 \(Windows NT 6.1; WOW64\) AppleWebKit/537.36 \(KHTML, like Gecko\) Chrome/39.0.2171.71 Safari/537.36'
47         if method == "GET":
48             response = requests.get(url)
49         elif method == "POST":
50             # data = bytes(json.dumps(params), 'utf-8')
51             response = requests.post(url, data= params)
52         elif method == "DELETE":
53             response = requests.delete(url, data= data)
54             
55         result = response.json()
56         return result

调用方法如下：

# 示例用法
API_KEY = "dYsBvZdiownWCyVvgdBzWIzo"
SECRET_KEY = "************************************"

chat_client = QIANFAN(API_KEY, SECRET_KEY)
print(vars(chat_client))

result = chat_client.chat(model='ernie_speed', message="1加1为什么等于2？")
print(result["result"])

四、查看统计

在调用统计中可以看到统计信息

posted @ 2024-06-03 20:56 方倍工作室阅读(277) 评论(0) 编辑收藏举报

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