谷咕云计算

操作步骤

1.查询自己的api key

访问地址：

https://bailian.console.aliyun.com/?spm=a2c4g.11186623.0.0.59ad7980a5vyM5&tab=model#/api-key

然后点击创建API-KEY, 一个账号最多可以创建20个KEY。

2.在电脑环境变量里面设置API-KEY

我们这里都是添加的永久变量，一劳永逸，以后都不用在设置了。

Linux系统：

1. 执行以下命令来将环境变量设置追加到~/.bashrc文件中。

```bash

用您的百炼API Key代替YOUR_DASHSCOPE_API_KEY

echo "export DASHSCOPE_API_KEY='YOUR_DASHSCOPE_API_KEY'" >> ~/.bashrc ```

也可以手动修改~/.bashrc文件。

1. 执行以下命令，使变更生效。

bash source ~/.bashrc

1. 重新打开一个终端窗口，运行以下命令检查环境变量是否生效。

bash echo $DASHSCOPE_API_KEY

mac系统：

1. 在终端中执行以下命令，查看默认Shell类型。

bash echo $SHELL

1. 根据默认Shell类型进行操作

以下是以Zsh为例子，如果是bash直接把文件换成bash_profile即可

1. 执行以下命令来将环境变量设置追加到 ~/.zshrc 文件中。
   zsh # 用您的百炼API Key代替YOUR_DASHSCOPE_API_KEY echo "export DASHSCOPE_API_KEY='YOUR_DASHSCOPE_API_KEY'" >> ~/.zshrc
   也可以手动修改~/.zshrc 文件。
2. 执行以下命令，使变更生效。
   zsh source ~/.zshrc
3. 重新打开一个终端窗口，运行以下命令检查环境变量是否生效。
   zsh echo $DASHSCOPE_API_KEY

windows系统：

1. 在CMD中运行以下命令。

bash # 用您的百炼API Key代替YOUR_DASHSCOPE_API_KEY setx DASHSCOPE_API_KEY "YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"

1. 打开一个新的CMD窗口。
2. 在新的CMD窗口运行以下命令，检查环境变量是否生效。

bash echo %DASHSCOPE_API_KEY%

3.运行python代码

1.先在venv环境安装依赖包

这里会用到两个依赖包langchain_community和dashscope，在venv环境执行命令：

pip install langchain_community dashscope

安装成功之后再执行python代码

这个是官网给的最简单的例子

from langchain_community.llms import Tongyi

# 创建一个Tongyi类的实例，使用模型 'qwen-max'，你也可以将使用其他模型，比如将 qwen-max 替换为 qwen2-72b-instruct
llm = Tongyi(model_name='qwen-max')

# 使用实例的方法 invoke 调用模型服务，传入提示词
result = llm.invoke("""你需要对用户的反馈进行原因分类。
分类包括：价格过高、售后支持不足、产品使用体验不佳、其他。
回答格式为：分类结果：xx。
用户的问题是：性价比不高，我觉得不值这个价钱。""")

print(result)

2.执行pyton代码，运行图中的小三角

可以看到大模型调用成功了，返回了价格过高，这个是最简单的大模型调用例子。

在简单版本的基础上，官网增加了读取excel的每一行记录，在去调用大模型的来判断文案内容，代码不复杂，读者可以自己在看看，调试下。

import os
from openpyxl import load_workbook
from langchain_community.llms import Tongyi

llm = Tongyi(model_name='qwen-max')

# Excel文件路径
file_path_feedback = 'data/file_path_feedback.xlsx'
wb = load_workbook(file_path_feedback)
sheet = wb.active

for row in sheet.iter_rows(values_only=True, min_row=2):
    feedback = row[0]
    result = llm.invoke(f"""你需要对用户的反馈进行原因分类。
    分类包括：价格过高、售后支持不足、产品使用体验不佳、其他。
    回答格式为：分类结果：xx。
    用户的问题是：{feedback}""")
    print(feedback,result)

4.额外内容

1.venv 环境更新pip源

有可能你安装python依赖包特别慢，可以更换成其他的源

1. 创建配置文件

在虚拟环境下新建 pip.conf（Linux/macOS）或 pip.ini（Windows）：

[global]
index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple  # 阿里云镜像
trusted-host = mirrors.aliyun.com

路径示例：

• Linux/macOS：venv/pip.conf
• Windows：venv\pip.ini

2.重新开一个窗口运行安装依赖包命令

总结：

今天我们第一次通过运行python脚本调用成功，获得了通义大模型的返回，这个相当于学习编程的hello world一样简单，但是通过这个例子，大家可以大概知道大模型调用是怎么使用的，其他复杂的场景可以在继续看文档学习，不断的调试不断的增加新的功能，大家可以继续学习和探索新的功能的调用。