阿里云api调用qwen2.5-vl

### 如何调用阿里云 Qwen 2.5-VL API 对于希望利用阿里云Qwen 2.5-VL模型执行特定任务的应用开发者而言，了解API的调用方式至关重要。通过HTTP请求的方式可以轻松实现这一目标。 #### 准备工作确保已获取访问密钥（AccessKey ID 和 AccessKey Secret），这是向阿里云发送任何请求所必需的身份验证凭证[^1]。 #### 构建 HTTP 请求构建针对Qwen 2.5-VL API的有效HTTP POST请求时，需指定如下参数： - **URL**: `https://api.qwen.damo.ac.cn/v1/completions` 是用于提交文本生成请求的目标端点。 - **Headers**: - `Content-Type`: 设置为`application/json`以表明正文采用JSON格式。 - `Authorization`: 使用Bearer Token形式提供身份验证信息，即`Bearer {your_access_token}`。 - **Body (Payload)**: JSON对象内含提示词(prompt)，以及可选配置项如最大长度(max_tokens)等。 ```json { "prompt": "你好世界", "max_tokens": 64, "temperature": 0.7, "top_p": 0.9 } ``` 此结构化数据作为POST请求体的一部分被发送给服务器处理并返回响应结果[^2]。 #### Python 示例代码下面给出一段Python脚本示范如何发起上述描述中的API调用过程： ```python import requests import json url = 'https://api.qwen.damo.ac.cn/v1/completions' headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': 'Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN' # 替换成自己的token } data = { "prompt": "编写一首关于秋天的小诗。", "max_tokens": 100, # 输出的最大字符数 "temperature": 0.8, # 控制随机性的温度值 "top_p": 0.9 # 核采样概率阈值 } response = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data)) print(response.json()) ``` 该片段展示了完整的流程——从定义必要的头部信息到组装实际要传递的数据包直至最终解析来自远程服务的回答内容[^3]。

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import torch import numpy as np def a2t(): np_data = np.array([[1, 2],[3,4]]) #/********** Begin *********/ #将np_data转为对应的tensor，赋给变量torch_data torch_data = torch.tensor(np_data) #/********** End *********/ return(torch_data)

import torch import numpy as np def a2t(): np_data = np.array([[1, 2],[3,4]]) #/****** Begin */ #将np_data转为对应的tensor，赋给变量torch_data torch_data = torch.tensor(np_data) #/ End ***/ return(torch_data)