【常见大模型API调用】第三篇:清华智谱--智谱AI
1. 公司及模型介绍
智谱AI是一家由清华大学计算机系知识工程实验室的技术成果转化而来的AI知识智能技术开发商。智谱AI致力于打造新一代认知智能大模型,专注于做大模型的中国创新。
2024年1月16日,智谱AI在首届技术开放日上发布了新一代基座大模型GLM-4。
GLM-4可以支持更长的上下文,具备更强的多模态能力。GLM-4的All Tools能力全新发布,它可以自主根据用户意图,自动理解、规划复杂指令,并自由调用网页浏览器、Code Interpreter代码解释器和多模态文生图大模型以完成复杂任务。个性化智能体定制:GLM-4还提供了个性化智能体定制功能。用户只需用简单的提示词指令,就能在智谱清言官方网站上创建属于自己的GLM智能体。并且,用户还可以通过全新上线的智能体中心分享自己创建的各种智能体。
在SuperCLUE-Fin(SC-Fin)中文原生金融大模型基准测评中,GLM-4荣获A级评价,位列第一梯队,在国内大模型中排名第一。
2.智谱API调用
2.1 Apikey申请
申请或者登录账号,完成认证
登录控制台BigModel,申请APIkey

2.2 会话API
from zhipuai import ZhipuAI
import timeclass ZhiPu():def __init__(self, api_key, model_index):self.model_map = {1: "GLM-4-0520",2: "GLM-4-Plus",3: "GLM-4-Air",4: "glm-4v-plus",5: "glm-4v",}self.api_key = api_keyself.index = model_indexdef zhipuai_chat(self, question):print("此次使用的模型是{}".format(self.model_map[self.index]))client = ZhipuAI(api_key=self.api_key)response = client.chat.completions.create(model=self.model_map[self.index],messages=[{"role": "user", "content": question},],stream=False,)# for chunk in response:# print(chunk.choices[0].delta)print(response)if __name__ == "__main__":api_key = "xxxxx"question = "人为什么要活着?"strat = time.time()ZhiPu = ZhiPu(api_key, 1)ZhiPu.zhipuai_chat(question)end = time.time()print(f"此次调用花费时间为:{(end - strat):.4f}秒")
其中 stream=False表示非流式输出。来看看智谱如何解答:人为什么要活着?
ZhiPu = ZhiPu(api_key, 1) 第二个参数可以选择想要使用的模型。
此次使用的模型是GLM-4-0520
'人为什么要活着,这是一个深刻而复杂的问题,不同的文化、哲学体系以及个人都会有不同的解读和回答。\n\n在传统的中国文化观念中,人之所以要活着,是因为生命本身是一种宝贵的恩赐,是父母生命的延续,承载着家族的期望和责任。儒家思想认为,人应该“修身、齐家、治国、平天下”,通过实现个人的道德修养、家庭的和谐、国家的治理以及天下的太平来体现生命的价值。\n\n从现代社会主义价值观的角度,人要活着是为了社会的共同进步和发展,每个人都应该为社会做出贡献,同时实现个人的全面发展。在这一过程中,追求物质生活的改善和精神生活的丰富,实现自我价值与社会价值的统一。\n\n个人层面上,人们可能会为了追求幸福、实现梦想、体验生活的多样性、建立人际关系、传承文化、探索未知等目的而活着。\n\n不同的个体可能会基于自己的经历、信仰和价值观,给出不同的答案。这个问题没有统一的答案,每个人都可以根据自己的理解去寻找生命的意义和价值。
此次调用花费时间为:7.1519秒
2.3 联网搜索
通用搜索 web_search 工具通过网络搜索获取信息,以增强语言模型输出的质量和时效性。网络搜索功能默认为关闭状态(False)。当启用搜索(设置为 True)时,系统会自动判断是否需要进行网络检索,并调用搜索引擎获取相关信息。检索成功后,搜索结果将作为背景信息输入给大模型进行进一步处理。每次网络搜索大约会增加1000个 tokens 的消耗。
def zhipuai_chat(self, question):print("此次使用的模型是{}".format(self.model_map[self.index]))tools = [{"type": "web_search","web_search": {"enable": True, # 禁用:False,启用:True。"search_query": "自定义搜索的关键词"} }]client = ZhipuAI(api_key=self.api_key)response = client.chat.completions.create(model=self.model_map[self.index],messages=[{"role": "user", "content": question},],stream=False,tools=tools)# for chunk in response:# print(chunk.choices[0].delta)print(response)
2.4 视觉模型
from zhipuai import ZhipuAI
import timeclass ZhiPu():def __init__(self, api_key, model_index):self.model_map = {1: "GLM-4-0520",2: "GLM-4-Plus",3: "GLM-4-Air",4: "glm-4v-plus",5: "glm-4v",}self.api_key = api_keyself.index = model_indexdef zhipuai_imgdes(self, img_url):print("此次使用的模型是{}".format(self.model_map[self.index]))client = ZhipuAI(api_key=self.api_key)response = client.chat.completions.create(model="glm-4v-plus",messages=[{"role": "user","content": [{"type": "image_url","image_url": {"url": img_url}},{"type": "text","text": "请描述图片内容"}]}])print(response.choices[0].message)if __name__ == "__main__":api_key = "xxxxx"img_url= "https://oss9.komect.com/userdeviceocr/test1.jpg"strat = time.time()ZhiPu = ZhiPu(api_key, 4)ZhiPu.zhipuai_imgdes(img_url)end = time.time()print(f"此次调用花费时间为:{(end - strat):.4f}秒")
此次使用的模型是glm-4v-plus
CompletionMessage(content=‘这是一张现代风格的客厅图片。客厅以浅色调为主,地面铺有浅色瓷砖,墙壁为白色和橙色拼接。客厅内有一套灰色的L型沙发,上面摆放着各种图案的抱枕。沙发前方是一个圆形的玻璃茶几,上面放着一些装饰品。客厅的一侧墙上挂着一台平板电视,旁边有一个白色的电视柜,上面摆放着一些装饰品和一束花。客厅的另一侧墙上装饰有一幅抽象画和几个壁挂式架子,架子上摆放着一些书籍和装饰品。此外,客厅中央还有一个吊灯,以及几个射灯提供照明。整体上,这个客厅给人一种简洁、舒适的感觉。’, role=‘assistant’, tool_calls=None)
此次调用花费时间为:7.4828秒
相关文章:
【常见大模型API调用】第三篇:清华智谱--智谱AI
1. 公司及模型介绍 智谱AI是一家由清华大学计算机系知识工程实验室的技术成果转化而来的AI知识智能技术开发商。智谱AI致力于打造新一代认知智能大模型,专注于做大模型的中国创新。 2024年1月16日,智谱AI在首届技术开放日上发布了新一代基座大模型GLM-…...
LayerSkip – Meta推出加速大型语言模型推理过程的技术
我们提出的 LayerSkip 是一种端到端的解决方案,可加快大型语言模型(LLM)的推理速度。 首先,在训练过程中,我们采用了层间丢弃技术(layer dropout),早期层间丢弃率较低,后期层间丢弃率较高。 其次…...
环境变量与本地变量(Linux)
引言 在当今的计算机技术领域,Linux操作系统以其稳定性和灵活性而广受欢迎。它不仅是服务器和开发者的首选平台,也是探索计算机科学和系统编程的宝库。在这个强大的操作系统中,环境变量与本地变量扮演着至关重要的角色,它们是管理…...
【完-网络安全】Windows防火墙及出入站规则
文章目录 防火墙入站和出站的区别域网络、专用网络、公用网络的区别 防火墙 防火墙默认状态一般是出站允许,入站阻止。 入站和出站的区别 入站就是别人来访问我们的主机,也就是正向shell的操作 出站就是反向shell,主机需要主动连接kali&am…...
Vue学习记录之十七 css中样式穿透及新特征介绍
一、scoped原理 在vue页面的css中,有一个设置为scoped,使用以后dom的节点会出现下面的规则。其实我们打完包就是一个html页面,如果不做处理,将会导致css混乱。 给HTML的DOM节点加一个不重复data属性(形如:data-v-123)来表示他的唯一性在每句css选择器的末尾(编译后的生成的…...
Nature 正刊丨海洋涡旋中常见的地下热浪和寒潮
01摘要 由于全球变暖,极端海洋温度事件变得越来越普遍,造成了灾难性的生态和社会经济影响1,2,3,4,5。尽管基于卫星观测对表层海洋热浪(MHW)和海洋寒潮(MCS)进行了广泛的研究6,7,但我们对这些极…...
代码随想录算法训练营第六十二天| prim算法,kruskal算法
训练营六十二天打卡,图论比较难,坚持下来胜利就在眼前! 53.卡码网【寻宝】 题目链接 解题过程 没做过类似的题目,跟着答案敲了一遍最小生成树 可以使用 prim算法 也可以使用 kruskal算法计算出来。prim算法 是从节点的角度 采用…...
Newstar_week1_week2_wp
week1 wp crypto 一眼秒了 n费马分解再rsa flag: import libnum import gmpy2 from Crypto.Util.number import * p 9648423029010515676590551740010426534945737639235739800643989352039852507298491399561035009163427050370107570733633350911691280297…...
今天我们研究一段代码(异或位运算)
let a 18 // 甲 let b 20 // 乙a a ^ b b a ^ b a a ^ b console.log("a",a) // a 20 console.log("b",b) // b 18今天我们就研究上面这一段代码,简单解释一下,初始化一个a 18 b 20, 中间经过了三次的异或之后…...
pycharm中使用ctrl+鼠标滚轮改变字体大小
文章目录 pycharm使用ctrl鼠标滚轮改变字体大小1.打开pycharm选择file2.选择setting4.选择keymap,然后再右边的输入框中输入increase进行增大字体4.鼠标选择后,点击添加鼠标快捷方式,然后设置鼠标滚轮往上增大字体。5.设置缩小字体࿰…...
【算法-动态规划】打家劫舍专题
文章目录 1.打家劫舍1.1一维数组1.2三变量法1.3双数组法 2.打家劫舍22.1双数组法2.2 三变量法 3.打家劫舍33.1动态规划3.2双变量法 4.删除相邻数字的最大分数4.1双状态数组4.2一维数组4.3三变量法 1.打家劫舍 198. 打家劫舍 - 力扣(LeetCode) 1.1一维数…...
关于技术管理者的一些思考
前 言 在软件开发领域,当一名资深工程师有机会成为一名技术管理者的时候,通常他/她的反应是什么?兴奋、担扰、无奈还是推托,具体是什么心情也许对结果并不重要,更加重要是在一刻,我们一定要问问我们内心的…...
Alpha-CLIP: A CLIP Model Focusing on Wherever You Want CVPR 2024
在原始的接受RGB三通道输入的CLIP模型的上额外增加了一个alpha通道。在千万量级的RGBA-region的图像文本对上进行训练后,Alpha-CLIP可以在保证CLIP原始感知能力的前提下,关注到任意指定区域。 GitHub - SunzeY/AlphaCLIP: [CVPR 2024] Alpha-CLIP: A CLI…...
Golang | Leetcode Golang题解之第495题提莫攻击
题目: 题解: func findPoisonedDuration(timeSeries []int, duration int) (ans int) {expired : 0for _, t : range timeSeries {if t > expired {ans duration} else {ans t duration - expired}expired t duration}return }...
04 go语言(golang) - 变量和赋值过程
变量 在Go语言中,变量的定义和初始化是编程的基础部分。Go提供了多种方式来声明和初始化变量,以适应不同的使用场景。 基本变量声明 使用var关键字: 使用var关键字可以在函数内部或外部声明变量。如果在函数外部声明,该变量为全…...
语言/图像/视频模型一网打尽!BigModel大模型开放平台助力开发者轻松打造AI新应用!
2024年8⽉28⽇,在ACM SIGKDD(国际数据挖掘与知识发现⼤会,KDD)上会议现场,智谱AI重磅推出了新⼀代全⾃研基座⼤模型 GLM-4-Plus、图像/视频理解模型 GLM-4V-Plus 和⽂⽣图模型 CogView3-Plus。这些新模型,已…...
Go语言Linux环境搭建以编写第一个Go程序
目录 文章目录 目录Go语言入门1、说明2、CentOS7安装Go3、编写第一个程序3.1、编写程序3.2、运行程序3.3、生成二进制文件4、编写第一个web程序4.1、编写代码4.2、运行程序4.3、测试访问4.4、生成二进制配置Vim-go语法高亮1)、下载和设置Vundle.vim(vim安装插件的工具)2)、…...
使用 Go 构建一个最小的 API 应用
最近有项目要使用 Go 开发,作为一个. NET Core 选手,准备先撸一个包含 CRUD 的最小 MVP 项目练手。 要创建一个 TODO 应用,会创建下面这些接口: APIDescriptionRequest bodyResponse bodyGET /todoitemsGet all to-do itemsNone…...
MySQL 日常维护指南:常见任务、频率及问题解决
MySQL 作为一种广泛使用的开源关系型数据库,随着数据量和应用复杂性的增加,定期的数据库维护对于保持系统高效运行至关重要。通过合理的日常维护,数据库管理员能够确保 MySQL 数据库的稳定性、性能以及数据的完整性。本文将介绍 MySQL 的常见…...
oracle ORA-24920:列大小对于客户机过大
问题描述 在一次读取某个视图数据过程中,当数据读取到x条时,报错ORA-24920:列大小对于客户机过大。 通过查询资料得知,oracle 数据库升级到了12c,VARCHAR2的容量也从4000升级到了32767。 所以猜测某个字段的长度超过4…...
19c补丁后oracle属主变化,导致不能识别磁盘组
补丁后服务器重启,数据库再次无法启动 ORA01017: invalid username/password; logon denied Oracle 19c 在打上 19.23 或以上补丁版本后,存在与用户组权限相关的问题。具体表现为,Oracle 实例的运行用户(oracle)和集…...
C++:std::is_convertible
C++标志库中提供is_convertible,可以测试一种类型是否可以转换为另一只类型: template <class From, class To> struct is_convertible; 使用举例: #include <iostream> #include <string>using namespace std;struct A { }; struct B : A { };int main…...
【位运算】消失的两个数字(hard)
消失的两个数字(hard) 题⽬描述:解法(位运算):Java 算法代码:更简便代码 题⽬链接:⾯试题 17.19. 消失的两个数字 题⽬描述: 给定⼀个数组,包含从 1 到 N 所有…...
【Redis技术进阶之路】「原理分析系列开篇」分析客户端和服务端网络诵信交互实现(服务端执行命令请求的过程 - 初始化服务器)
服务端执行命令请求的过程 【专栏简介】【技术大纲】【专栏目标】【目标人群】1. Redis爱好者与社区成员2. 后端开发和系统架构师3. 计算机专业的本科生及研究生 初始化服务器1. 初始化服务器状态结构初始化RedisServer变量 2. 加载相关系统配置和用户配置参数定制化配置参数案…...
蓝牙 BLE 扫描面试题大全(2):进阶面试题与实战演练
前文覆盖了 BLE 扫描的基础概念与经典问题蓝牙 BLE 扫描面试题大全(1):从基础到实战的深度解析-CSDN博客,但实际面试中,企业更关注候选人对复杂场景的应对能力(如多设备并发扫描、低功耗与高发现率的平衡)和前沿技术的…...
Python如何给视频添加音频和字幕
在Python中,给视频添加音频和字幕可以使用电影文件处理库MoviePy和字幕处理库Subtitles。下面将详细介绍如何使用这些库来实现视频的音频和字幕添加,包括必要的代码示例和详细解释。 环境准备 在开始之前,需要安装以下Python库:…...
Android Bitmap治理全解析:从加载优化到泄漏防控的全生命周期管理
引言 Bitmap(位图)是Android应用内存占用的“头号杀手”。一张1080P(1920x1080)的图片以ARGB_8888格式加载时,内存占用高达8MB(192010804字节)。据统计,超过60%的应用OOM崩溃与Bitm…...
大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计
随着大语言模型(LLM)参数规模的增长,推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长,而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB(例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...
用机器学习破解新能源领域的“弃风”难题
音乐发烧友深有体会,玩音乐的本质就是玩电网。火电声音偏暖,水电偏冷,风电偏空旷。至于太阳能发的电,则略显朦胧和单薄。 不知你是否有感觉,近两年家里的音响声音越来越冷,听起来越来越单薄? —…...
Python Ovito统计金刚石结构数量
大家好,我是小马老师。 本文介绍python ovito方法统计金刚石结构的方法。 Ovito Identify diamond structure命令可以识别和统计金刚石结构,但是无法直接输出结构的变化情况。 本文使用python调用ovito包的方法,可以持续统计各步的金刚石结构,具体代码如下: from ovito…...
