函数计算中，使用 通义千问模型， 客户端如何通过http接口调用呢？在什么地方能有文档？

在函数计算中使用通义千问模型并通过HTTP接口调用，可以按照以下步骤进行操作。以下是详细的配置和调用方法：

1. 前提条件

在开始之前，请确保完成以下准备工作： - 获取API-KEY：登录阿里云百炼控制台，进入“我的API-KEY”页面，获取或创建API-KEY。 - 部署函数：通过函数计算控制台创建Web函数，并将API-KEY配置为环境变量DASHSCOPE_API_KEY。

2. 创建Web函数

步骤一：创建函数

1. 登录函数计算控制台。
2. 在左侧导航栏中选择目标地域，单击创建函数。
3. 选择Web函数，并设置以下关键配置：
   • 函数代码：编写调用通义千问模型的代码（见下文示例）。
   • 环境变量：添加变量DASHSCOPE_API_KEY，值为您的API-KEY。
4. 单击创建完成函数创建。

步骤二：编写代码

以下是一个基于Python的示例代码，展示如何通过HTTP接口调用通义千问模型：

import dashscope
from flask import Flask, request
from http import HTTPStatus

app = Flask(__name__)

def call_with_messages(content):
    messages = [
        {'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
        {'role': 'user', 'content': content}
    ]
    response = dashscope.Generation.call(
        model='qwen-turbo',  # 指定模型名称
        messages=messages,
        result_format='message'  # 设置返回结果格式为message
    )
    if response.status_code == HTTPStatus.OK:
        return response
    else:
        return {
            'error': {
                'request_id': response.request_id,
                'status_code': response.status_code,
                'code': response.code,
                'message': response.message
            }
        }

@app.route("/invoke", methods=['POST'])
def index():
    payload = request.get_data(as_text=True)  # 获取请求体内容
    return call_with_messages(payload)

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=9000)

3. 配置HTTP触发器

1. 在函数计算控制台中，找到已创建的函数。
2. 单击触发器页签，然后单击创建触发器。
3. 选择HTTP触发器，并设置以下参数：
   • 触发器名称：自定义名称。
   • 认证方式：建议选择匿名访问或函数签名。
   • 请求方法：支持GET、POST等方法。
4. 单击确定完成触发器配置。

4. 客户端调用

客户端可以通过HTTP请求调用函数，具体步骤如下：

请求URL

• URL格式：http://<http-trigger-id>.<region-id>.fcapp.run/invoke
• 示例：http://my-function.cn-hangzhou.fcapp.run/invoke

请求方法

• 支持POST方法。

请求示例

以下是一个使用curl命令调用函数的示例：

curl -X POST \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"content": "Find the value of x that satisfies the equation 4x+5 = 6x+7."}' \
     http://my-function.cn-hangzhou.fcapp.run/invoke

响应示例

成功调用后，返回结果如下：

{
  "choices": [
    {
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "The value of x is -1."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 42,
    "completion_tokens": 331,
    "total_tokens": 373
  }
}

5. 注意事项

• Token计费：调用通义千问模型时，费用与输入和输出的Token数量相关。您可以通过API返回结果中的usage字段查看Token使用情况。
• 冷启动问题：如果函数长时间未被调用，可能会出现冷启动延迟。建议通过设置实例并发度或保持实例活跃来优化性能。
• 流式响应：目前仅支持通过自定义运行时或容器镜像实现流式响应（SSE）。如果需要流式响应，请参考相关文档。

6. 文档参考

更多详细信息可参考以下文档： - 通义千问API参考 - HTTP触发器调用函数 - 使用函数计算部署通义千问大模型实现AI对话

通过以上步骤，您可以成功通过HTTP接口调用通义千问模型，并实现AI对话功能。