Python访问大模型的几种方式
Python访问大模型的几种方式Python访问大模型很方便，也让大家构建复杂的系统更加的灵活。
访问的方式也比较灵活，主要有http api，package api的方式。
这里简单汇总了常用的三种方式，包括ollama的，http api的，openAI的以及dashscope的。
通过Ollama http API
以下代码通过http API访问远程ollama部署的deepseek-r1:7b模型。
由于用的是7B，所以此问题的回答结果不是很靠谱。
我也测过14B，相对靠谱一点点。
也可以通过Ollama package来访问，但我发现这种方式只能访问本地部署的大模型，没有找到访问远程大模型的方法。
import requests
model_name = "deepseek-r1:7b"
contentAction="为了快速落地，我第一时刻跳伞，隐藏在一堆房屋中，中间还淘汰了一个敌人，于是我继续躲在这里。"
contentRule="老六准则：航线末端跳伞，远离航线，不去大的房屋群，淘汰敌人后立刻更换位置。"
prompt = f"""
# Question
以下内容: {contentAction}，是否符合老六行为准则: {contentRule}。
"""
base_url="http://192.168.0.118:11434"
endpoint = f"{base_url}/api/generate"
payload = {
"model": model_name,
"prompt": prompt,
"stream": False# 我们不需要流式响应
}
response = requests.post(endpoint, json=payload)
response.raise_for_status()
analysis_result = response.json()["response"]
print(analysis_result)通过OpenAI
以下代码通过OpenAI访问远程Qwen模型。
相对7B，这个回答靠谱了很多。
from openai import OpenAI
import json
client = OpenAI(
api_key="这里需要替换成自己的API KEY",
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
contentAction="为了快速落地，我第一时刻跳伞，隐藏在一堆房屋中，中间还淘汰了一个敌人，于是我继续躲在这里。"
contentRule="老六准则：航线末端跳伞，远离航线，不去大的房屋群，淘汰敌人后立刻更换位置。"
prompt = f"""
# Question
以下内容: {contentAction}，是否符合老六行为准则: {contentRule}。
"""
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen-plus",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一个审查员。"},
{"role": "user", "content": prompt},
],
)
data = json.loads(completion.model_dump_json())
analysis_result = data['choices']['message']['content']
print(analysis_result)通过dashscope访问Qwen
以下代码通过dashscope访问云端Qwen模型。
这个package只能访问Qwen的云端模型。
import dashscope
dashscope.api_key = "这里需要替换成自己的API KEY"
contentAction="为了快速落地，我第一时刻跳伞，隐藏在一堆房屋中，中间还淘汰了一个敌人，于是我继续躲在这里。"
contentRule="老六准则：航线末端跳伞，远离航线，不去大的房屋群，淘汰敌人后立刻更换位置。"
prompt = f"""
# Question
以下内容: {contentAction}，是否符合老六行为准则: {contentRule}。
"""
response = dashscope.Generation.call(
model="qwen-max",# 指定模型
prompt=prompt,# 输入提示
parameters={
"max_length": 1024,# 最大生成长度
"temperature": 0.1# 温度参数，控制随机性
}
)
print(response.output.text)
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