定制化翻译服务调用指南

1.定制模型调用接口

调试

点击这里在OpenAPI Explorer中可视化调试，并自动生成SDK调用示例

1.1 输入参数

1.2 输出参数

示例

输入：

{
    "ModelId": "532",
    "Content": "你好",
    "ModelVersion": "V1" //可以传入模型的版本号，例如V1、V2等，不传默认用最新版本

}
			

输出：

{"Data":["hello"],"RequestId":"fweo1j3931jd","Code":0}
			

定制模型SDK调用示例

package com.alibaba.nlp.automl.modelcenter.service;

import com.aliyuncs.CommonRequest;
import com.aliyuncs.CommonResponse;
import com.aliyuncs.DefaultAcsClient;
import com.aliyuncs.IAcsClient;
import com.aliyuncs.http.MethodType;
import com.aliyuncs.profile.DefaultProfile;

public class PredictDemo {

    private void predictModel() {
        String accessKeyId = "";
        String accessKeySecret = "";
        String regionId = "cn-hangzhou";
        try {
            // 创建DefaultAcsClient实例并初始化
            DefaultProfile profile = DefaultProfile.getProfile("cn-hangzhou", accessKeyId, accessKeySecret); // 您的AccessKey Secret
            IAcsClient client = new DefaultAcsClient(profile);
            // 创建API请求并设置参数
            CommonRequest request = new CommonRequest();
            request.setDomain("automl.cn-hangzhou.aliyuncs.com");
            request.setVersion("2019-07-01");
            request.setAction("PredictMTModel");
            request.setMethod(MethodType.POST);
            request.putQueryParameter("ModelId", "647");
            request.putQueryParameter("ModelVersion", "V1");
            request.putBodyParameter("Content", "hello");
            CommonResponse response = client.getCommonResponse(request);

            System.out.println(response);

        } catch (Exception e) {
          e.printStackTrace();
        }
    }
}
		

2. 干预接口

• 请求URL：[http|https]://automl.cn-hangzhou.aliyuncs.com/api/automl/addMtIntervenePackage
• 本接口（AddMtIntervenePackage）通过RPC方式，用于获取机翻自学习模型产出的结果。

2.1 输入参数

2.2 输出参数

• 输入：

{
	"PackageName": "test",
	"ProjectId": "1",
	"SourceLanguage": "zh",
	"TargetLanguage": "en",    
}
			

• 输出：

{
  	"Code": "200",
  	"RequestId": "aare83jnn9wj3",
  	"Message": "",
  	"PackageId": "1"
}
			

3 干预词新增接口

3.1 输入参数

3.2 输出参数

• 输入：

{
	"PackageName": "test",
	"ProjectId": "1"
}
			

• 输出：

{
	"Code": "200",
	"RequestId": "aare83jnn9wj3",
	"Message": "",
	"PackageId": "1"
}
			

4 干预词包绑定模型接口

• 请求URL：[http|https]:[http|https]://automl.cn-hangzhou.aliyuncs.com/api/automl/bindIntervenePackageAndModel
• 本接口（BindIntervenePackageAndModel）通过RPC方式，用于获取机翻自学习模型产出的结果。

4.1 输入参数

4.2 输出参数

• 输入：

{
	"PackageId": "1",
	"ProjectId": "1",
	"ModelId": "1",
	"ModelVersion": "V1"
}
			

• 输出：

{
	"Code": "200",
	"RequestId": "aare83jnn9wj3",
	"Message": "",
	"Success": "true"
}
			

4. 错误码