1.基本调用 # 调用测试fromzhipuaiimportZhipuAIimportosapi_key=os.getenv('ZHIPU_API_KEY')client=ZhipuAI(api_key=api_key)# 请填写您自己的APIKeyresponse=client.chat.completions.create(model="glm-4",# 填写需要调用的模型名称messages=[{"role":"user","content":"你好!你叫什么名字"},],stream=T...
需要使用您的API-KEY替换示例中的YOUR-DASHSCOPE-API-KEY,代码才能正常运行。 curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation' \ --header 'Authorization: Bearer <YOUR-DASHSCOPE-API-KEY>' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data '{...
API Key安全:请妥善保管您的API Key,避免泄露给未经授权的人员。一旦发现API Key泄露,请立即在智谱AI开放平台注销并重新生成新的API Key。 调用频率限制:为了避免滥用和保证服务质量,智谱AI对API调用频率进行了限制。请开发者在调用API时注意遵守相关规定。 错误处理:在调用API过程中可能会遇到各种错误情况,如网络问题...
import gradio as gr import joblib import zhipuai # 设置api_key zhipuai.api_key = "xxxxx" def chat_with_glm(prompt_input): # 和大模型交互 response = zhipuai.model_api.invoke( model="chatglm_std", prompt=[ {"content": "你好", "role": "user"}, {"content": "我是一个资深的mbti...
base_url="http://127.0.0.1:8000/v1/"client=OpenAI(api_key="EMPTY",base_url=base_url)defsimple_chat(use_stream=True):messages=[{"role":"system","content":"You are ChatGLM3, a large language model trained by Zhipu.AI. Follow the user's ""instructions carefully. Respond using markdow...
获取对应的API KEY 接下来介绍使用SDK 用Python来实现模型 API 的微调实操过程 第一步：安装SDK，python 版本推荐3.10 - 3.11 pip install zhipuai>=2.0.1 第二步：验证是否可以调用chatGLM4的API成功 from zhipuai import ZhipuAIclient = ZhipuAI(api_key="your api key")response = client.chat....
从ChatGLM的接口文档可知,每次 HTTP 调用都需要带上一个鉴权 token,而组装这个 token,我们需要先获取一个 API Key,这个可从智谱AI开放平台 API Keys 页面获得,API Key 包含 “用户标识 id” 和 “签名密钥 secret”,即格式为 {id}.{secret} 获取token 和接口请求参数的代码在最后的附录中 ...
API-KEY:智谱AI:ChatGLM的API-KEY获取链接:智谱AI开放平台 Model:这里提供GLM-4-0520/GLM-4-Air可选择,若要更换其他模型,可自行添加。调用其他模型可参考智谱官方文档模型开放接口|智谱AI开放平台 Stream:是否流式返回 延时500ms:用于延迟结束语音交互,如果遇到长文本回复无语音的情况,可以适当增加,最多1秒 ...
'} ] responses = dashscope.Generation.call( # 若没有配置环境变量,请用百炼API Key将下行替换为:api_key="sk-xxx", api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'), model="chatglm-6b-v2", messages=messages, result_format='message', stream=True, incremental_output=True ) for response in responses...
获取对应的API KEY 接下来介绍使用SDK 用Python来实现模型 API 的微调实操过程 第一步:安装SDK,python 版本推荐3.10 - 3.11 第二步:验证是否可以调用chatGLM4的API成功 from zhipuai import ZhipuAIclient = ZhipuAI(api_key="your api key")response = client.chat.completions.create(model="glm-4",messages...