为了帮助您通过阿里云平台调用通义大模型,特别是Qwen-Long模型,以下是一个使用Python SDK的代码示例。
请确保您已安装了openai
库,并用实际的DashScope API密钥替换$your-dashscope-api-key
占位符。此外,根据您的具体需求,可以适当调整messages
中的内容。python # 导入必要的库 from openai import OpenAI # 初始化OpenAI客户端 client = OpenAI( api_key="$your-dashscope-api-key", # 替换为您的DashScope API密钥 base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" # DashScope服务端点 ) # 定义与模型交互的消息内容 messages = [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, # 系统角色定义 {"role": "system", "content": "大型语言模型(llm)已经彻底改变了人工智能领域,使以前被认为是人类独有的自然语言处理任务成为可能..."}, # 上下文或场景设定 {"role": "user", "content": "文章讲了什么?"} # 用户提问 ] # 发起请求到Qwen-Long模型 completion = client.chat.completions.create( model="qwen-long", # 指定模型名称 messages=messages # 传入交互消息 ) # 打印模型回复 print(completion.choices[0].message.content)
这段代码展示了如何设置客户端、构造消息体并发起请求至Qwen-Long模型以获取回复。请确保在实际部署前测试并调整代码以满足您的具体应用场景。
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