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快速入门-调用模型服务 | 直接体验
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import os from volcenginesdkarkruntime import Ark # 从环境变量中读取您的方舟API Key。 client = Ark(api_key=os.environ.get("<YOUR_API_KEY>")) completion = client.chat.completions.create( # 您的方舟推理接入点。 model="<YOUR_ENDPOINT_ID>", messages=[ {"role": "user", "content": "你好"} ] ) print(completion.choices[0].message.content)
专业版大模型,在参考问答、摘要总结、创作等广泛的应用场景上能提供优质的回答,是同时具备高质量与低成本的极具性价比模型。
| 轻量级大模型,具备极致的响应速度,适用于对时延有更高要求的场景,模型配合精调使用可以获得更优质的效果。
| 多模态大模型,具备强大的图片理解与推理能力,以及精准的指令理解能力。能够应用于更复杂、更广泛的视觉问答任务。
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方舟提供的高效的缓存机制,您可以基于它优化多轮对话,通过缓存部分上下文数据,减少重复加载或处理,提高响应速度和一致性。 | 当您的任务计算量大,如分析当日汇总新闻信息、翻译长文本、用户反馈分析收录等大规模数据处理任务,您可以借助方舟的批量推理能力获得更高速率限制和更大吞吐的模型推理服务。 | Prompt engineering 是指设计和优化提示的过程,以使人工智能模型能够更好地理解用户的意图和要求,并生成更准确、有用的响应。 | 通过预填部分 |