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大语言模型

说明

支持的领域 / 任务:aigc

Qwen1.5

Qwen1.5是Qwen开源系列的下一个版本。与之前的版本相比,Qwen1.5显著提升了聊天模型与人类偏好的一致性,改善了它们的多语言能力,并具备了强大的链接外部系统能力。灵积上提供API服务的是新版本qwen模型的chat版本,在chat能力上大幅提升,即便在英文的MT-Bench上,Qwen1.5-Chat系列也取得了优秀的性能。

灵积平台上提供的0.5B模型、1.8B模型、7B模型、14B模型、32B模型、72B模型和110B模型基于千问开源版本,进行了针对性的推理性能优化,为广大开发者提供便捷的API服务。各个版本均对应魔搭社区开源的各个尺寸的模型版本,详细参考链接

Qwen

通义千问为阿里云研发的大语言系列模型。千问模型基于Transformer架构,在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样,覆盖广泛,包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时,在预训练模型的基础之上,使用对齐机制打造了模型的chat版本。其中千问-1.8B是18亿参数规模的模型,千问-7B是70亿参数规模的模型,千问-14B是140亿参数规模的模型,千问-72B是720亿参数规模的模型。

灵积平台上提供的1.8B模型、7B模型、14B模型和72B模型基于千问开源版本,进行了针对性的推理性能优化,为广大开发者提供便捷的API服务。其中1.8B模型基于最新在魔搭社区开源的最新版本,7B模型基于最新在魔搭社区上开源的V1.1版本,而14B模型同样基于魔搭社区上最新版本提供, 72B模型基于魔搭社区开源的最新版本提供。

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前提条件

示例代码

以下示例展示了灵积SDK和API调用通义千问72B模型,对一个用户指令进行响应的代码。如需调用通义千问开源其它模型,将代码中的qwen1.5-72b-chat替换为API详情中“模型概览”里的其它模型名即可。

说明

需要使用您的API-KEY替换示例中的YOUR_DASHSCOPE_API_KEY,代码才能正常运行。

设置API-KEY

export DASHSCOPE_API_KEY=YOUR_DASHSCOPE_API_KEY

from http import HTTPStatus
import dashscope

def call_with_messages():
    messages = [
        {'role': 'user', 'content': '用萝卜、土豆、茄子做饭,给我个菜谱'}]
    response = dashscope.Generation.call(
        'qwen1.5-72b-chat',
        messages=messages,
        result_format='message',  # set the result is message format.
    )
    if response.status_code == HTTPStatus.OK:
        print(response)
    else:
        print('Request id: %s, Status code: %s, error code: %s, error message: %s' % (
            response.request_id, response.status_code,
            response.code, response.message
        ))


if __name__ == '__main__':
    call_with_messages()
// Copyright (c) Alibaba, Inc. and its affiliates.

import java.util.Arrays;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.Generation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.GenerationResult;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.models.QwenParam;
import com.alibaba.dashscope.common.Message;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;



public class Main {
  public static void callWithMessage()
      throws NoApiKeyException, ApiException, InputRequiredException {
    Generation gen = new Generation();
    Message userMsg = Message.builder().role(Role.USER.getValue()).content("如何做土豆炖猪脚?").build();
    QwenParam param =
        QwenParam.builder().model("qwen1.5-72b-chat").messages(Arrays.asList(userMsg))
            .resultFormat(QwenParam.ResultFormat.MESSAGE)
            .topP(0.8)
            .build();
    GenerationResult result = gen.call(param);
    System.out.println(result);
  }


  public static void main(String[] args){
        try {
          callWithMessage();
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | InputRequiredException e) {
          System.out.println(e.getMessage());
        }
        System.exit(0);
  }
}

python 调用成功后,将会返回如下示例结果。

{
    "status_code": 200,
    "request_id": "b3d8bb75-05a2-9044-8e9e-ec8c87689a5e",
    "code": "",
    "message": "",
    "output": {
        "text": null,
        "finish_reason": null,
        "choices": [
            {
                "finish_reason": "stop",
                "message": {
                    "role": "assistant",
                    "content": "材料:\n- 萝卜:2根\n- 土豆:2个\n- 茄子:2个\n- 大葱:1根\n- 姜:适量\n- 蒜:适量\n- 食用油:适量\n- 盐:适量\n- 生抽:适量\n- 蚝油:适量\n\n做法:\n\n1. 将萝卜、土豆、茄子分别洗净去皮,切成块状备用。\n2. 大葱切断,姜切片,蒜切末备用。\n3. 烧热锅,加入适量的食用油,放入葱段、姜片、蒜末爆香。\n4. 加入萝卜块,翻炒几分钟,加入适量的盐、生抽调味。\n5. 加入土豆块,继续翻炒几分钟,加入适量的盐、生抽调味。\n6. 加入茄子块,继续翻炒几分钟,加入适量的盐、生抽调味。\n7. 加入适量的蚝油,翻炒均匀,让每一块蔬菜都均匀地裹上蚝油。\n8. 翻炒几分钟,让蔬菜熟透,即可出锅。\n\n这道菜色香味俱佳,营养丰富,可以作为主食或配菜食用。"
                }
            }
        ]
    },
    "usage": {
        "input_tokens": 31,
        "output_tokens": 267
    }
}

了解更多

有关通义千问开源模型API的详细调用文档可前往API详情页面进行了解。关于模型的限流条件及超出基础限流的申请方式请前往基础限流

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