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步骤

实例

代码

import os from openai import OpenAI client = OpenAI( # 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"), # {WorkspaceId}需要改成自己的 base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", ) completion = client.chat.completions.create( # 模型列表：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/getting-started/models model="qwen-plus", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "人为什么要睡觉?"}, ], temperature = 0.75, # 模型生成内容多宽 (范围[0,2), 0表示生成内容非常确定，2表示生成内容非常不确定。默认值为0.75。") # max_completion_tokens = 100 # 最大生成长度 ) #print(completion.model_dump_json()) print(completion.choices[0].message.content)

模型输出

单轮请求另一种写法

class LLMCase1(BaseModel): question: str = Field(..., title="问题", description="问题") async def case1_api(llmCase1Request: LLMCase1): client = OpenAI( # 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"), base_url="https://ws-79yxgjtjhsypfj33.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", ) # 第一是角色设定，明确模型的身份定位； # 第二是任务指令，清晰模型任务信息； # 第三是输入数据与上下文，提供必要的背景信息； # 第四是输出格式，指定返回的结构如 JSON、列表等； # 第五是约束条件，限制长度、风格、禁忌等要求； # 第六是示例引导，通过少量示例让模型模仿输出。 ### 请求体提问 prompt = f""" ## 角色设定: 你是一个智能助手 ## 任务描述: {llmCase1Request.question} ## 输入参数: ## 输出格式: ## 约束条件: ## 示例: """ completion = client.chat.completions.create( # 模型列表：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/getting-started/models model="qwen-plus", messages=[ {"role": "user", "content": prompt}, ], temperature=0.75, ) ai_reply = completion.choices[0].message.content return { "code": 1, "message": "请求成功", "data": { "ai_reply": ai_reply } }

总结

本文详细介绍了如何通过阿里云百炼平台调用通义千问大模型（qwen-plus）进行单轮对话。主要内容总结如下：

• 准备工作：首先需要访问阿里云百炼平台的模型大全了解功能规格与计费，并在控制台获取API Key和Workspace ID。
• 核心步骤：配置OpenAI兼容的客户端，设置api_key和指向百炼服务的base_url，然后调用chat.completions.create方法发起请求。
• 两种代码实现：
  • 基础调用：直接构造包含系统提示和用户问题的消息列表，可调节temperature等参数控制生成结果。
  • 结构化请求：使用Pydantic模型定义请求体，构建包含角色设定、任务描述等要素的详细Prompt模板，更适合集成到Web API中。
• 关键要点：百炼平台提供了与OpenAI API兼容的接口，开发者可以沿用熟悉的openai库进行开发，只需替换base_url和api_key即可快速接入阿里云的强大模型能力。

通过以上两种方式，开发者可以灵活地将通义千问大模型集成到自己的Python应用中，实现智能对话功能。