通义千问API获取方法

简介: 访问阿里云DashScope官网以获取API-KEY。首先需开通DashScope服务:登录控制台,点击“去开通”,阅读协议后点击“立即开通”。接着获取API-KEY:进入API-KEY管理页面,点击“创建新的API-KEY”,复制并安全保存生成的API-KEY。完成这些步骤后,即可使用API-KEY调用DashScope API。更多详情见[官方文档](https://help.aliyun.com/zh/dashscope/developer-reference/acquisition-and-configuration-of-api-key)。

访问网站

https://help.aliyun.com/zh/dashscope/developer-reference/acquisition-and-configuration-of-api-key?spm=a2c4g.11186623.0.0.3b8646c1sGIOFR


开通DashScope

需要在开通DashScope后,才可以获得API-KEY。开通DashScope请参考以下步骤:


1.访问DashScope管理控制台:前往控制台

https://dashscope.console.aliyun.com/overview

image.png


2.在控制台“总览”页下,单击去开通

image.png


3.阅读服务协议,确认无误后单击立即开通

image.png



获取API-KEY

可以按照以下步骤获取DashScope的API-KEY。

1.访问DashScope管理控制台API-KEY管理页面:前往API-KEY管理,单击创建新的API-KEY

image.png


2.系统创建生成API-KEY,并在弹出的对话框中展示,您可以单击复制按钮将API-KEY的内容复制保存。

image.png


3.复制并在安全的地方保存API-KEY后,单击我已保存,关闭。此次创建的API-KEY可立即用于调用DashScopeAPI,对API-KEY的后续操作均可在当前的API-KEY管理页面进行。

image.png




相关文章
|
9月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 搜索推荐
利用通义大模型构建个性化推荐系统——从数据预处理到实时API部署
本文详细介绍了基于通义大模型构建个性化推荐系统的全流程,涵盖数据预处理、模型微调、实时部署及效果优化。通过采用Qwen-72B结合LoRA技术,实现电商场景下CTR提升58%,GMV增长12.7%。文章分析了特征工程、多任务学习和性能调优的关键步骤,并探讨内存优化与蒸馏实践。最后总结了大模型在推荐系统中的适用场景与局限性,提出未来向MoE架构和因果推断方向演进的建议。
1483 11
|
11月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
ICLR 2025 | EDiT:一种基于 Local SGD 策略的大模型高效分布式训练方法
蚂蚁 AI Infra 团队在深度学习最核心之一的训练框架方向上持续投入与创新,实现了提升资源利用率、加速训练、提升训练稳定性等目标。我们提出的 EDiT 方法,即为其中一项工作。
|
9月前
|
缓存 负载均衡 监控
微服务架构下的电商API接口设计:策略、方法与实战案例
本文探讨了微服务架构下的电商API接口设计,旨在打造高效、灵活与可扩展的电商系统。通过服务拆分(如商品、订单、支付等模块)和标准化设计(RESTful或GraphQL风格),确保接口一致性与易用性。同时,采用缓存策略、负载均衡及限流技术优化性能,并借助Prometheus等工具实现监控与日志管理。微服务架构的优势在于支持敏捷开发、高并发处理和独立部署,满足电商业务快速迭代需求。未来,电商API设计将向智能化与安全化方向发展。
533 102
|
5月前
|
存储 数据采集 自然语言处理
56_大模型微调:全参数与参数高效方法对比
随着大型语言模型(LLM)规模的不断增长,从数百亿到数千亿参数,传统的全参数微调方法面临着计算资源消耗巨大、训练效率低下等挑战。2025年,大模型微调技术已经从早期的全参数微调发展到如今以LoRA、QLoRA为代表的参数高效微调方法,以及多种技术融合的复杂策略。本文将深入对比全参数微调和参数高效微调的技术原理、适用场景、性能表现和工程实践,为研究者和工程师提供全面的技术参考。
1001 0
|
6月前
|
人工智能 API 开发者
图文教程:阿里云百炼API-KEY获取方法,亲测全流程
本文详细介绍了如何获取阿里云百炼API-KEY,包含完整流程与截图指引。需先开通百炼平台及大模型服务,再通过控制台创建并复制API-KEY。目前平台提供千万tokens免费额度,适合开发者快速上手使用。
5670 5
|
JSON 数据可视化 API
Python 中调用 DeepSeek-R1 API的方法介绍,图文教程
本教程详细介绍了如何使用 Python 调用 DeepSeek 的 R1 大模型 API,适合编程新手。首先登录 DeepSeek 控制台获取 API Key,安装 Python 和 requests 库后,编写基础调用代码并运行。文末包含常见问题解答和更简单的可视化调用方法,建议收藏备用。 原文链接:[如何使用 Python 调用 DeepSeek-R1 API?](https://apifox.com/apiskills/how-to-call-the-deepseek-r1-api-using-python/)
|
7月前
|
传感器 机器学习/深度学习 监控
【图像融合】差异的高斯:一种简单有效的通用图像融合方法[用于融合红外和可见光图像、多焦点图像、多模态医学图像和多曝光图像](Matlab代码实现)
【图像融合】差异的高斯:一种简单有效的通用图像融合方法[用于融合红外和可见光图像、多焦点图像、多模态医学图像和多曝光图像](Matlab代码实现)
347 0
|
9月前
|
机器学习/深度学习 存储 缓存
大模型推理显存和计算量估计方法
最近做吞吐量调试涉及到输入batch_size的设置,为了把算力和显存用起来,同时不触发out of memory,需要提前估计大模型推理过程中的显存占用
1579 5

热门文章

最新文章