以文档处理为例讲解豆包API调用教程(Python)
一、前言:
现在大模型api价格越来越便宜了,豆包大模型分为 lite 和 pro, 其中pro 32k 大模型的 api 价格在 0.0008元/千tokens,作为普通人能够用非常低的价格享受世界上最先进的科技,让我惊叹于技术的发展。

刚好手上有差不多200w字的文档要处理,我们这里选择 Doubao-pro-32k 的模型,换算成人民币差不多两块钱(再次震惊)。
备注:这篇文章要求一点点基础,这里默认你在 Linux 服务器上操作、已经有 Conda 环境、Python 版本大于 3.7、会基础的 Linux 命令、并且看得懂简单的 Python代码。
二、配置环境
直接在 Windows 上安装豆包的库会报错:
note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ERROR: Failed building wheel for volcengine-python-sdk Running setup.py clean for volcengine-python-sdk Failed to build volcengine-python-sdk ERROR: Could not build wheels for volcengine-python-sdk, which is required to install pyproject.toml-based projects
这是因为 Windows 系统有最长路径限制,解决办法是自己看官方文档。我们这里还是以 Ubuntu 为例,在命令行输入:
pip install 'volcengine-python-sdk[ark]'
从控制台获取api key:

复制以后将 ARK_API_KEY 设置为全局变量,在命令行输入:
export ARK_API_KEY="你刚才创建的API-key"
然后我们去创建“模型推理接入点”:登录火山方舟平台,点击左侧导航栏中的【在线推理】,点击【 创建推理接入点 】。

然后复制生成的ENDPOINT_ID

在命令行输入:
export ENDPOINT_ID="你的ENDPOINT_ID"
这样就完成了环境配置
三、调用 API
执行代码:
from volcenginesdkarkruntime import Ark
import os
client = Ark()
print("----- standard request -----")
completion = client.chat.completions.create(
model=os.getenv('ENDPOINT_ID'),
messages = [
{"role": "system", "content": "你是豆包,是由字节跳动开发的 AI 人工智能助手"},
{"role": "user", "content": "常见的十字花科植物有哪些?"},
],
)
print(completion.choices[0].message.content)成功输出:
----- standard request -----
十字花科是一个较大的科,包含许多常见的蔬菜和花卉。以下是一些常见的十字花科植物:
- **蔬菜**:
- **白菜类**:包括大白菜、小白菜、菜心等。
- **甘蓝类**:如结球甘蓝(卷心菜)、羽衣甘蓝、抱子甘蓝等。
- **芥菜类**:有茎用芥菜(榨菜)、叶用芥菜(雪里蕻)、根用芥菜(大头菜)等。
- **萝卜类**:常见的有红萝卜、白萝卜、青萝卜等。
- **其他**:还有花椰菜(菜花)、西兰花、油菜、荠菜等。
- **花卉**:
- **紫罗兰**:是十字花科紫罗兰属的二年生或多年生草本植物,花朵通常为紫色。
- **桂竹香**:属于十字花科桂竹香属,是一种多年生草本植物,花色丰富,有黄色、橙色、红色等。
- **诸葛菜**:又名二月兰,是十字花科诸葛菜属的一年或二年生草本植物,蓝紫色的花在每年的 4-5 月盛开。
- **香雪球**:是十字花科香雪球属的多年生草本植物,花朵小而密集,呈白色、淡紫色或紫红色。
这只是十字花科植物的一小部分,该科还包括许多其他的蔬菜和花卉。十字花科植物的特点是花朵呈十字形排列,果实为角果。这些植物在人们的生活中具有重要的经济和观赏价值。参考:
- https://www.volcengine.com/docs/82379/1263279
- https://www.volcengine.com/docs/82379/1263482
- https://www.jb51.net/python/333577pq9.htm
总结
到此这篇关于以文档处理为例讲解豆包API调用教程的文章就介绍到这了,更多相关豆包API调用文档处理内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!
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