天气播报欢迎语生成（中文）

PALM模型具有以下特点：

• 理解能力更强：为conditional generation特别设计了预训练任务，增强模型对上下文的理解能力。

• 所需标注更少：模型在海量文本语料上预训练，大大减少下游生成任务所需的标签数据量。

• 性能优良：中英文模型均使用大规模数据训练得到，且采用自研适应NLG任务的预训练目标。

• 适应各类生成任务：PALM可用于各类不同的生成任务，如摘要、问题生成、paraphrasing等。

• 方便易用：下游使用方便，基于生成的传统encoder-decoder框架。

服务开通与资源包购买

使用前，请确认是否已经开通服务，开通后可购买资源包。

• 服务开通：开通地址

• 购买资源包：购买地址

服务调用与调试

模型调用文档参考：模型调用

SDK示例文档参考：SDK示例

调试

通过环境变量配置访问凭证（AKSK）

1. 说明：

   1. 阿里云账号AccessKey拥有所有API的访问权限，风险很高。强烈建议您创建并使用RAM用户进行API访问或日常运维，请登录RAM控制台创建RAM用户。

   2. 强烈建议不要把AccessKey和AccessKeySecret保存到代码里，会存在密钥泄漏风险，在此提供通过配置环境变量的方式来保存和访问aksk

2. Linux和macOS系统配置方法

   export NLP_AK_ENV=<access_key_id>
   export NLP_SK_ENV=<access_key_secret>

   其中<access_key_id>替换为已准备好的AccessKey ID，<access_key_secret>替换为AccessKey Secret，AccessKey ID和AccessKey Secret的获取方式见步骤二：获取账号的AccessKey

3. Windows系统配置方法

   1. 新建环境变量文件，添加环境变量NLP_AK_ENV和NLP_SK_ENV，并写入已准备好的AccessKey ID和AccessKey Secret。

   2. 重启Windows系统。

Java代码示例

/**
 * 阿里云账号AccessKey拥有所有API的访问权限，风险很高。强烈建议您创建并使用RAM用户进行API访问或日常运维，请登录RAM控制台创建RAM用户。
 * 此处以把AccessKey和AccessKeySecret保存在环境变量为例说明。您也可以根据业务需要，保存到配置文件里。
 * 强烈建议不要把AccessKey和AccessKeySecret保存到代码里，会存在密钥泄漏风险
 */
String accessKeyId = System.getenv("NLP_AK_ENV");
String accessKeySecret = System.getenv("NLP_SK_ENV");
DefaultProfile defaultProfile = DefaultProfile.getProfile("cn-hangzhou",accessKeyId,accessKeySecret);
IAcsClient client = new DefaultAcsClient(defaultProfile);
RunPreTrainServiceRequest request = new RunPreTrainServiceRequest();
request.setServiceName("text_generation_weather");
request.setPredictContent("今日天气类型='浮尘'&空气质量等级='重度污染'&紫外线强度指数='中等'");
RunPreTrainServiceResponse response = client.getAcsResponse(request);
System.out.println(response.getPredictResult());

Python代码示例

# 安装依赖
pip install aliyun-python-sdk-core
pip install aliyun-python-sdk-nlp-automl

# -*- coding: utf8 -*-
import json
import os

from aliyunsdkcore.client import AcsClient
from aliyunsdkcore.acs_exception.exceptions import ClientException
from aliyunsdkcore.acs_exception.exceptions import ServerException
from aliyunsdknlp_automl.request.v20191111 import RunPreTrainServiceRequest

/**
 * 阿里云账号AccessKey拥有所有API的访问权限，风险很高。强烈建议您创建并使用RAM用户进行API访问或日常运维，请登录RAM控制台创建RAM用户。
 * 此处以把AccessKey和AccessKeySecret保存在环境变量为例说明。您也可以根据业务需要，保存到配置文件里。
 * 强烈建议不要把AccessKey和AccessKeySecret保存到代码里，会存在密钥泄漏风险
 */
access_key_id = os.environ['NLP_AK_ENV']
access_key_secret = os.environ['NLP_SK_ENV']

# Initialize AcsClient instance
client = AcsClient(
  access_key_id,
  access_key_secret,
  "cn-hangzhou"
);
content = "今日天气类型='浮尘'&空气质量等级='重度污染'&紫外线强度指数='中等'"
# Initialize a request and set parameters
request = RunPreTrainServiceRequest.RunPreTrainServiceRequest()
request.set_ServiceName('text_generation_weather')
request.set_PredictContent(content)
# Print response
response = client.do_action_with_exception(request)
resp_obj = json.loads(response)
predict_result = json.loads(resp_obj['PredictResult'])
print(predict_result)

PredictContent内容示例

今日天气类型='浮尘'&空气质量等级='重度污染'&紫外线强度指数='中等'

PredictResult内容示例

{
  "RequestId": "63A1724A-74D8-56B5-8B60-0B06FFADA76B",
  "PredictResult": "[{\"output\":\"今日浮尘，空气质量重度污染，紫外线强度中等，建议适当涂擦防晒护肤品，浮尘会导致视线不清，请注意行车安全。\",\"cost\":\"4580.771ms\"}]"
}

入参说明

出参说明