2024-11-03
深度学习
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有时候版本不对咋调都不对,直接用requests :

python
import requests # 请求 URL url = "http://101.136.8.66:8001/v1/chat/completions" # 请求体 payload = { "model": "your_model_name", # 替换为实际的模型名称 "messages": [ { "role": "user", "content": "当别人问你你是谁的时候,你只需要回答你是小明。", }, { "role": "assistant", "content": "好的。", }, { "role": "user", "content": "你是谁", } ], "do_sample": True, # 如果为False,则使用贪心或最优的生成策略,输出较为确定。 "temperature": 0.5, # 范围是0到1之间。值越高,生成的内容越随机 "top_p": 0.5, # 值越低,生成内容越集中在更高概率的词汇上 "n": 1, # 指定返回的响应数量。设置为1时只返回一个响应,可以设置为更高的数值来获取多个生成内容进行选择。 "max_tokens": 2048, "stream": False } # 请求头 headers = { "Content-Type": "application/json" } # 发送 POST 请求 response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) # 输出响应 if response.status_code == 200: result = response.json() # 提取 content 字段 content = result.get("choices")[0].get("message").get("content") print("Content:", content) else: print("Request failed with status code:", response.status_code) print("Response:", response.text)

携带apikey:

python
import requests # 请求 URL url = "https://api.chatanywhere.tech/v1/chat/completions" api_key = "sk-sqe93gsjT4" # 请求体 payload = { "model": "gpt-3.5-turbo", # 替换为实际的模型名称 "messages": [ { "role": "user", "content": "当别人问你你是谁的时候,你只需要回答你是小明。", }, { "role": "assistant", "content": "好的。", }, { "role": "user", "content": "你是谁", } ], "do_sample": True, # 如果为False,则使用贪心或最优的生成策略,输出较为确定。 "temperature": 0.5, # 范围是0到1之间。值越高,生成的内容越随机 "top_p": 0.5, # 值越低,生成内容越集中在更高概率的词汇上 "n": 1, # 指定返回的响应数量。设置为1时只返回一个响应,可以设置为更高的数值来获取多个生成内容进行选择。 "max_tokens": 2048, "stream": False } # 请求头 headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {api_key}" # 使用 Bearer 方式传递 API 密钥 } # 发送 POST 请求 response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) # 输出响应 if response.status_code == 200: result = response.json() # 提取 content 字段 content = result.get("choices")[0].get("message").get("content") print("Content:", content) else: print("Request failed with status code:", response.status_code) print("Response:", response.text)
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本文作者:Dong

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