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Pan-Binghong/LLMs_API

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LLMs API 调用示例集合

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本项目集成了各种主流大语言模型的 API 调用示例代码,帮助开发者快速接入不同的 AI 模型服务。包括文本生成、图像识别、语音转文字等多种功能。

功能特性

  • 支持多种主流大语言模型 API

    • OpenAI (GPT-3.5/4)
    • 智谱 AI (GLM-4)
    • 百度文心一言
    • 阿里通义千问
    • DeepSeek
    • 豆包 AI
  • 支持多种任务类型

    • 文本对话生成
    • 图像理解与描述
    • 语音转文字 (Speech-to-Text)
    • 文字转语音 (Text-to-Speech)
    • 多模态理解

快速开始

1. 环境准备

# 克隆项目
git clone https://github.com/your-username/LLMs_API.git

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

2. 配置密钥

在项目根目录创建 .env 文件,添加需要使用的模型的 API 密钥:

# OpenAI
OPENAI_API_KEY=your_api_key

# 智谱AI
ZHIPU_API_KEY=your_api_key

# 百度文心
QIANFAN_Access_Key=your_access_key
QIANFAN_Secret_Key=your_secret_key

# 阿里千问
DASH_API_KEY=your_api_key

# DeepSeek
DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key

# 豆包
DOUBAO_API_KEY=your_api_key

3. 使用示例

文本对话

from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()
client = OpenAI(api_key=os.getenv('OPENAI_API_KEY'))

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你好!"}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

图像理解

client = OpenAI(api_key=os.getenv('OPENAI_API_KEY'))

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4-vision-preview",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "描述这张图片"},
                {"type": "image_url", "image_url": "your_image_url"}
            ]
        }
    ]
)

项目结构

LLMs_API/
├── openai/          # OpenAI API 示例
├── zhipu/           # 智谱 AI API 示例
├── qianfan/         # 百度文心 API 示例
├── qwen/            # 阿里千问 API 示例
├── deepseek/        # DeepSeek API 示例
├── doubao/          # 豆包 API 示例
└── requirements.txt # 项目依赖

模型支持列表

OpenAI

  • gpt-3.5-turbo
  • gpt-4
  • whisper-1 (语音转文字)
  • tts-1 (文字转语音)

智谱 AI

  • glm-4
  • glm-4v-flash (多模态)
  • cogView-3-plus (文生图)

阿里千问

  • qwen-turbo
  • qwen-plus
  • qwen-max

百度文心

  • ernie-4.0
  • ernie-bot-8k
  • ernie-bot-4

注意事项

  1. 请确保 API 密钥的安全性,不要将其提交到代码仓库
  2. 部分模型可能需要配置代理才能访问
  3. 建议在使用前先测试 API 的可用性

参考文档

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MIT

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