非技术背景用户如何轻松使用天工大模型API

引言

在当今快速发展的人工智能领域，天工大模型开放平台API 已经成为一个关键的技术支柱。根据市场研究报告，天工大模型开放平台API 以其强大的数据处理能力和智能预测功能，迅速获得了市场的认可。

目录

• 什么是天工大模型开放平台API
• 如何获取天工大模型开放平台API
• 如何使用天工大模型开放平台API
• API示例

什么是天工大模型开放平台API？

天工大模型开放平台API 是一种集成了深度学习技术的人工智能接口，它能够高效分析数据、提供智能预测，助力企业和个人做出精准决策。API，即应用程序编程接口，是软件系统间互动的工具，定义了软件间的互动规范。

天工大模型开放平台API的HTTP方法和端点

GET方法：检索数据

使用场景：获取模型生成的文章摘要。以下是使用GET方法的集成示例代码。

GET 请求示例

import requests



# 设置请求的URL，其中包含API路径

url = "https://www.explinks.com/api/scd202405309410131b0f72/v2/scd202405309410131b0f72/tiangong-ai-model"



# 发送GET请求

response = requests.get(url)



# 打印响应内容

print(response.json())

天工大模型开放平台API的功能

天工大模型开放平台API 提供了包括但不限于以下功能：

• 模型推理
• 模型定制
• 模型部署管理
• 多语言支持
• 高级分析
• 自动化交互

天工大模型开放平台API的费用

如何使用天工大模型开放平台API？

环境配置

1. 安装Python：确保您的系统上安装了Python环境。可以从Python官网下载并安装。
2. 安装请求库：打开命令行工具，安装requests库，用于发送HTTP请求。安装命令如下：

   pip install requests

账户和APIKEY获取

1. 注册账户：访问天工大模型开放平台，注册并登录您的账户。
2. 实名认证：根据平台指引完成实名认证，这通常是获取APIKEY的前提条件。
3. 创建APIKEY：在账户中心或API管理页面创建APIKEY，记录下生成的KEY，您将在请求中使用它。

使用API

GET方法

• 使用场景：获取数据，例如拉取文章摘要。
• 举例：

  import requests



  api_key = "您的APIKEY"

  url = "https://api.tiangong.com/v1/summarize"  # 假设的API端点

  headers = {

      "Authorization": f"Bearer {api_key}",

      "Content-Type": "application/json"

  }

  response = requests.get(url, headers=headers)

  print(response.json())

POST方法

• 使用场景：提交数据，例如提交一个文本进行处理。
• 举例：

  payload = {"text": "需要处理的文本内容"}

  response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

  print(response.json())

DELETE方法

• 使用场景：删除数据，例如删除某个已创建的资源。
• 举例：

  delete_url = f"{url}/{资源ID}"  # 假设的资源ID

  response = requests.delete(delete_url, headers=headers)

  print(response.json())

UPDATE方法

• 使用场景：更新数据，例如更新某个资源的属性。
• 举例：

  update_url = f"{url}/{资源ID}"  # 假设的资源ID

  payload = {"new_attribute": "新的属性值"}

  response = requests.put(update_url, json=payload, headers=headers)

  print(response.json())

天工大模型开放平台API示例

• 智能客服机器人

• 场景描述：自动回答客户常见问题。
• 代码示例：

faq_url = "https://api.tiangong.com/v1/faq"

question = {"question": "如何重置我的账户密码？"}

response = requests.post(faq_url, json=question, headers=headers)

print(response.json())

• 个性化内容推荐

• 场景描述：根据用户历史行为推荐相关内容。
• 代码示例：

recommend_url = "https://api.tiangong.com/v1/recommend"

user_history = {"history": ["科技", "编程"]}

response = requests.post(recommend_url, json=user_history, headers=headers)

print(response.json())

天工大模型开放平台API的替代方案

火山方舟大模型服务平台：

• 方案概述：提供模型训练、推理、评测、精调等全方位服务，支持大模型生态。
• 关键特性：
• 精选模型：提供多家优质大模型，满足不同业务场景需求。
• 数据安全：保障模型和客户数据安全，保护知识产权。
• 强劲算力：基于火山引擎资源池，提供高性能GPU资源。
• 企业级服务：提供专业团队支持，满足企业级应用需求。

紫东太初大模型：

• 方案概述：新一代多模态大模型，支持文本、图像、音乐等多种数据类型的理解和创作。
• 关键特性：
• 开箱即用：提供一键微调功能，简化模型开发流程。
• 全栈国产：适配国产软硬件，满足信创需求。
• 快速部署：支持多种部署方案，灵活适应不同需求场景。

通过上述信息，您可以了解如何配置环境、获取APIKEY以及使用天工大模型开放平台API的基本方法。同时，也提供了两种替代方案供您参考。

如何找到大模型API

幂简集成是国内领先的API集成管理平台，专注于为开发者提供全面、高效、易用的API集成解决方案。幂简API平台可以通过以下两种方式找到所需API：通过关键词搜索API(例如，输入’AI大模型‘这类品类词，更容易找到结果)、或者从API Hub分类页进入寻找。

此外，幂简集成博客会编写API入门指南、多语言API对接指南、API测评等维度的文章，让开发者快速使用目标API。