随着人工智能浪潮奔涌向前,DeepSeek、文心一言、Claude等大模型正成为驱动各行业变革的关键引擎。作为开发者或产品经理,你是否渴望快速整合这些前沿AI能力,却因复杂的API申请流程与调用难题望而却步?别焦虑!接下来,我将通过系统化教学,手把手教你完成大模型API申请,解锁实战调用技巧,助你轻松驾驭AI接口开发!

一、大模型API到底是什么?为什么你必须了解它?

大模型 API 究竟是什么?通俗来讲,它是一种网络接口,借助它,用户能够调用部署在云端的超大规模人工智能模型。无需耗费精力自行训练模型,也不必为硬件资源发愁,只需通过 API 发送请求,便能轻松使用智能文本生成、语义理解、翻译、问答等多样化功能。

大模型API的三大核心优势🔥

  • 远程调用,省时省力
    你无需搭建复杂的AI训练环境,只要有网络,就能调用云端模型。
  • 功能丰富,覆盖多场景
    从智能客服、内容创作,到代码生成、数据分析,API都能帮你实现。
  • 高效便捷,快速集成
    标准化接口设计,让你几行代码就能接入,极大提升开发效率。

二、主流大模型API一览及申请解析

市场上大模型API琳琅满目,选择合适的API是第一步。下面我帮你梳理几款主流大模型API及其申请要点。

大模型名称 代表厂商 主要功能 申请难度 适用场景
ChatGPT API OpenAI 文本生成、对话、代码辅助 中等 聊天机器人、内容创作
文心一言API 百度 中文理解、生成、翻译 简单 中文应用、智能客服
Claude API Anthropic 安全对话、文本生成 中等 企业级对话系统
GPT-4 API OpenAI 高级文本理解与生成 较难 复杂文本处理、专业领域
等等…

AI大模型发展至今,已经有100多个模型。那么我们该如何选择呢?如果一个一个去申请,我们将会费时又费力。所以下一步就教你如何一键申请146个大模型的API接口

三、146个大模型API调用实战:从零到一的完整流程

步骤1:访问能用AI API工具

在浏览器中打开能用AI API进入主页https://ai.nengyongai.cn/register?aff=PEeJ

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

步骤2:生成新的API Key

  1. 点击“添加令牌”按钮。

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

  • 创建成功后,点击“查看KEY”按钮,获取你的API Key。

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

步骤3:使用OpenAI API的实战教程

拥有了API Key后,接下来就是如何在你的项目中调用OpenAI API了。以下以Python为例,详细展示如何进行调用。

1.可以调用的模型

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

2.Python示例代码(基础)

基本使用:直接调用,没有设置系统提示词的代码

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="这里是能用AI API的模型名称",
    base_url="https://ai.nengyongai.cn/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    messages=[
     # 把用户提示词传进来content
        {'role': 'user', 'content': "鲁迅为什么打周树人?"},
    ],
    model='gpt-4',  # 上面写了可以调用的模型
    stream=True# 一定要设置True
)

for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
在这里插入代码片
3.Python示例代码(高阶)

进阶代码:根据用户反馈的问题,用GPT进行问题分类

from openai import OpenAI

# 创建OpenAI客户端
client = OpenAI(
    api_key="这里是能用AI API的模型名称",
    base_url="https://ai.nengyongai.cn/v1"
)

def api(content):
    print()
    
    # 这里是系统提示词
    sysContent = f"请对下面的内容进行分类,并且描述出对应分类的理由。你只需要根据用户的内容输出下面几种类型:bug类型,用户体验问题,用户吐槽." \
                 f"输出格式:[类型]-[问题:{content}]-[分析的理由]"
    response = client.chat.completions.create(
        messages=[
            # 把系统提示词传进来sysContent
            {'role': 'system', 'content': sysContent},
            # 把用户提示词传进来content
            {'role': 'user', 'content': content},
        ],
        # 这是模型
        model='gpt-4',  # 上面写了可以调用的模型
        stream=True
    )

    for chunk in response:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)


if __name__ == '__main__':
    content = "这个页面不太好看"
    api(content)

在这里插入图片描述

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/05840567e2912bcdcdda7b15cba33d93.jpeg

在这里插入图片描述

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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