阿里通义 ModelScope API 申请指南

阿里巴巴的通义千问系列模型为开发者提供了丰富的选择，特别是在模型应用和API调用方面，ModelScope和DashScope平台提供了便捷的服务。本文将详细介绍如何申请和使用通义千问的ModelScope API，帮助用户快速入门并有效利用这些强大的语言模型。

通义千问模型概述

通义千问系列由阿里云研发，是一个基于Transformer的大语言模型系列，覆盖从Qwen-7B到Qwen-50B等多个版本。Qwen-14B是其中的一个重要版本，拥有140亿参数，适用于各种语言任务。

这些模型通过大量的预训练数据进行训练，数据来源包括网络文本、专业书籍和代码等。通义千问模型不仅支持中文和英文，还支持其他多种语言输入，具有广泛的应用前景。

Qwen-14B模型特性

Qwen-14B基于Transformer架构，经过大规模数据预训练后，具备强大的语言理解和生成能力。该模型适合于多种应用场景，如文本生成、信息检索和对话系统。

140亿参数的优势

Qwen-14B拥有140亿个参数，能够更好地捕捉复杂的语言模式和语义关系。这使得它在处理多语言输入时表现出色，特别是在中文和英文的自然语言处理任务中。

预训练数据的多样性

Qwen-14B使用了多样化的预训练数据集，包括网络内容和专业书籍，这不仅提高了模型的泛化能力，也使其能够理解和生成更加自然和流畅的语言。

如何申请阿里通义 ModelScope API

申请阿里通义的ModelScope API，需要用户首先开通DashScope服务并获取API-KEY。下面是具体的步骤介绍。

开通DashScope服务

注册阿里云账号：首先，用户需要拥有一个阿里云账号。
进入DashScope管理控制台：访问阿里云DashScope页面，进行服务开通。DashScope控制台
创建API-KEY：在控制台中创建API-KEY，这将用于后续的API调用。

安装DashScope SDK

为了便于开发者使用，阿里云提供了DashScope SDK，支持多种编程语言。以Python为例，用户可以通过以下命令安装SDK：

pip install dashscope

安装完成后，可以通过以下方式设置API-KEY：

环境变量设置

推荐通过环境变量设置API-KEY：

export DASHSCOPE_API_KEY="YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"

代码中设置

虽然不推荐在代码中直接写入API-KEY，但在某些情况下，用户可以通过以下方式设置：

import dashscope
dashscope.api_key = "YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"

ModelScope和DashScope的区别

ModelScope和DashScope虽是同源但分别承担不同的角色。ModelScope是一个开源技术社区，而DashScope则更多地服务于商业应用。

ModelScope的开源优势

ModelScope专注于开源，吸引了大量开发者基于模型的checkpoint进行二次开发和Fine-tune。这使得开发者可以自由地在开源社区中分享和完善模型。

DashScope的商业应用

DashScope则针对商业用户，提供稳定的API服务。通过DashScope，用户可以获得更高效和经济的模型推理和微调服务。

使用通义千问API

一旦用户成功开通服务并获取API-KEY，即可通过API进行模型调用。以下是如何使用Python进行API调用的示例。

单轮对话调用

以下是一个简单的Python示例代码，展示如何调用通义千问模型进行单轮对话：

from dashscope import Generation

messages = [{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
            {'role': 'user', 'content': '如何做西红柿炒鸡蛋？'}]

response = Generation.call("qwen-turbo",
                           messages=messages,
                           result_format='message')

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
    ))

多轮对话调用

多轮对话可以帮助模拟更复杂的交互场景。以下是实现多轮对话的示例代码：

from dashscope import Generation

def multi_round():
    messages = [{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
                {'role': 'user', 'content': '如何做西红柿炖牛腩？'}]
    response = Generation.call("qwen-turbo",
                               messages=messages,
                               result_format='message')
    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
        ))

    # 新一轮对话
    messages.append({'role': 'user', 'content': '不放糖可以吗？'})
    response = Generation.call("qwen-turbo",
                               messages=messages,
                               result_format='message')
    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
        ))

multi_round()

通义千问模型的应用场景

通义千问模型在多种领域中展现出强大的应用潜力，以下是几个主要的应用场景。

自然语言生成（NLG）

通义千问在文本生成任务中表现卓越，适用于文章撰写、内容创作等场景。开发者可以利用其生成自然流畅的文本内容。

信息检索与问答系统

通过与用户的对话，通义千问能够快速检索信息并提供准确的回答，适合用于智能客服和在线问答平台。

语言翻译

通义千问的多语言支持使其成为语言翻译任务的理想选择。模型能够理解并翻译多种语言文本，提升跨语言沟通的效率。

未来的发展方向

随着技术的不断进步，通义千问模型将不断更新和扩展，提供更强大的功能和更高效的服务。

模型优化与升级

未来，通义千问将持续优化其模型架构和训练数据，以提高性能和准确度。更强大的模型版本将陆续推出，满足更高要求的应用需求。

商业化与开源并行

阿里云计划通过DashScope推进模型的商业化应用，同时继续支持ModelScope的开源发展，形成商业化与开源并行的生态。

FAQ

问：如何申请通义千问API？
- 答：您需要在阿里云的DashScope控制台开通服务并创建API-KEY。
问：通义千问支持哪些语言？
- 答：通义千问支持中文、英文等多种语言输入。
问：如何进行多轮对话调用？
- 答：可以通过在API调用中添加多轮对话的消息实现，详见本文的多轮对话示例代码。
问：ModelScope和DashScope有何区别？
- 答：ModelScope专注于开源，DashScope提供商业化API服务。两者在底层架构上相同，但应用场景不同。
问：如何保证API-KEY安全？
- 答：推荐通过环境变量设置API-KEY，避免直接在代码中使用，以降低泄漏风险。