python 通义千问

### 使用Python进行通义千问API的异步调用 对于希望提高应用程序响应速度或处理多个请求的应用开发者来说，在Python中实现对通义千问API的异步调用是一个有效的方法[^1]。 为了完成这一目标，可以利用`aiohttp`库来发送异步HTTP请求。下面展示了一个简单的例子，说明如何设置并执行到Qwen API的异步调用： ```python import aiohttp import asyncio import json async def call_qwen_api(prompt, api_key): url = "https://api.qwen.com/v1/chat/completions" headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': f'Bearer {api_key}' } data = { "messages": [{"role": "user", "content": prompt}] } async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data)) as response: result = await response.json() return result['choices'][0]['message']['content'] # Example usage loop = asyncio.get_event_loop() response_text = loop.run_until_complete(call_qwen_api("What is the weather like today?", "<your-api-key>")) print(response_text) ``` 这段代码定义了一个名为`call_qwen_api`的协程函数，它接受两个参数：一个是用户想要询问的内容（即提示），另一个则是用于身份验证的API密钥。该函数通过POST方法向指定URL发出带有适当头部信息和负载数据的HTTPS请求，并等待服务器返回JSON格式的结果。最后解析这个结果并将其中的消息内容作为字符串形式返回给调用者[^2]。 值得注意的是，上述示例中的事件循环部分仅适用于脚本环境；如果是在Web框架或其他长期运行的服务内，则应按照相应平台的方式启动和管理事件循环[^3]。

### 使用 Python 调用通义千问 API 实现本地图像识别 为了实现本地的图像识别功能，可以利用通义千问的相关工具包以及其支持的多模态能力。以下是具体方法： #### 1. 安装依赖库 在开始前，需确保已安装所需的 Python 库。根据描述[^2]，需要安装以下库： ```bash pip install modelscope transformers sentencepiece accelerate datasets peft swanlab qwen-vl-utils pandas ``` 这些库提供了模型加载、数据处理和推理等功能。 --- #### 2. 准备硬件与软件环境 - **硬件需求**: 至少一张 NVIDIA 显卡（如 A100、3090 或 4080），显存建议大于等于 20GB。 - **软件需求**: 确保 Python 版本 >= 3.8，并配置好 PyTorch 和 CUDA 环境。 如果未安装 GPU 支持版本的 PyTorch，则可以通过以下命令安装： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` --- #### 3. 加载预训练模型 使用 `transformers` 提供的功能来加载通义千问的视觉语言模型 Qwen2-VL-2B。代码如下： ```python from transformers import AutoProcessor, AutoModelForVisionQA # 初始化处理器和模型 processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2-VL-2B") # 处理器用于图像和文本输入 model = AutoModelForVisionQA.from_pretrained("Qwen/Qwen2-VL-2B").to("cuda") # 将模型加载到 GPU 上运行 ``` 上述代码中的 `AutoProcessor` 是用来统一处理图像和文本输入的关键组件，而 `AutoModelForVisionQA` 则负责执行具体的预测任务。 --- #### 4. 图像识别的具体流程 对于给定的一张图片文件，可通过以下方式完成识别并获取结果： ```python import requests from PIL import Image def load_image(image_path): """加载本地或远程图片""" if image_path.startswith("http"): response = requests.get(image_path) img = Image.open(BytesIO(response.content)) else: img = Image.open(image_path) return img.convert("RGB") image_path = "path/to/local/image.jpg" # 替换为实际路径 question = "What is the content of this picture?" # 可自定义问题 # 加载图片 img = load_image(image_path) # 预处理输入 inputs = processor(img, question, return_tensors="pt").to("cuda") # 执行推理 outputs = model.generate(**inputs) result = processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(f"Image Recognition Result: {result}") ``` 此脚本实现了从加载图片到生成最终识别结果的过程。其中，`load_image()` 方法既可以读取本地文件也可以下载网络资源；`processor.decode()` 解码输出序列以获得可解释的结果字符串。 --- #### 5. 微调与优化（可选） 如果有特定领域的需求，还可以基于自己的标注数据集对模型进行进一步微调。这通常涉及以下几个方面： - 数据收集与清洗； - 构建适合目标任务的数据管道； - 设置超参数并通过训练提升性能。 更多细节参见官方文档说明。 --- ### 注意事项 - 如果遇到内存不足的情况，请尝试降低批大小或者减少分辨率尺寸后再重新测试。 - 对于复杂场景下的高精度要求可能还需要额外调整算法逻辑甚至引入其他辅助模块配合工作。