Tongyi Bailian - Alibaba Cloud 中国語版の Model Studio

Model Studioは、企業顧客やパートナー間で、商用目的で利用可能なさまざまな Tongyi 大規模モデルのリポジトリです。

本記事の作成者：Ferdin Joe

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Tongyi Bailian (Model Studio - China Edition) は、企業顧客やパートナー間で、商用目的で利用可能なさまざまな Tongyi 大規模モデルのリポジトリです。開発者が API キーを使用して既存の大規模モデルをサブスクライブできる、サービスとしてのモデル (MaaS) です。このチュートリアルでは、Model Studio Interface を使用して、PAI-DSW インスタンスまたはモデルを必要とするアプリケーションから API 接続を作成するデモについて説明します。今回のデモでは、Model call には Tongyi Wanxiang モデルを使用し、Application creation には Qwen を使用します。

Model Studio Interface には、Model call と Application creation の 2 つのオプションがあります。 Model call は、利用可能な多くの大規模モデルからアプリケーションを作成し、開発されるアプリケーションと統合するために使用されます。 Application creation は、Qwen の 3 つの大規模モデルを使用して API に接続するための設定をワンストップで行います。

Model call の使用

左ペインの Model Square をクリックします。

Tongyi Wanxiang をクリックします。

コードスニペットについては、上図の赤枠で示される Tongyi Wanxiang-Text to image にある API call examples リンクを参照する必要があります。コードスニペットでは、Model Studio によって承認されるアプリケーションに接続するために API キーを追加する必要があります。 View my API-KEY をクリックします。

API キーを生成するには、Create API-KEY をクリックします。すでに 3 つのキーが生成されているため、コードの使用を開始するために、最初の AI-KEY の Check オプションをクリックします。

コードをコピーして、hide をクリックします。 API キーは機密性の高い情報に分類されます。 API-KEY ダイアログを閉じて、API call Examples をクリックし、コードスニペットまでスクロールします。 python と java の例があります。コピーした API キーと使用する例として、python スニペットを使用します。 Platform for AI (PAI) で DSW ノートブックを開きます。ここでは、アプリケーションが匿名であることを示すために、国際リージョンの別の Alibaba Cloud アカウントから PAI コンソールを開きます。

ノートブックセルのコードを以下のように変更します：

from http import HTTPStatus
from urllib.parse import urlparse, unquote
from pathlib import PurePosixPath
import requests
import dashscope
from dashscope import ImageSynthesis
dashscope.api_key="Your API Key"

def simple_call():
    prompt = 'Mouse rides elephant'
    rsp = ImageSynthesis.call(model=ImageSynthesis.Models.wanx_v1,prompt=prompt,n=4,size='1024*1024')
    if rsp.status_code == HTTPStatus.OK:
        print(rsp.output)
        print(rsp.usage)

    # save file to current directory
    for result in rsp.output.results:
        file_name = PurePosixPath(unquote(urlparse(result.url).path)).parts[-1]
        with open('./%s' % file_name, 'wb+') as f:
            f.write(requests.get(result.url).content)
else:
    print('Failed, status_code: %s, code: %s, message: %s' %
          (rsp.status_code, rsp.code, rsp.message))

if __name__ == '__main__':
    simple_call()

ノートブックセルを実行します。

ノートブックセルの出力にあるリンクをクリックします。画像がダウンロードされます。ダウンロードした画像を確認して開きます。プロンプトを Mouse riding an elephantとして与えた結果を以下に示します。

アプリケーションの作成

Application creation はアプリケーションを直接作成するために使用され、このオプションでは、Qwen のみで 3 種類のバリエーションを作成できます。

Application creation で Create Now をクリックします。

前述の Model call と同じ方法で API-KEY をコピーし、New Applications をクリックします。

アプリケーションの名前を変更し、set up をクリックして LM を選択します。

Save and Publish をクリックします。

プロンプトを入力し、矢印をクリックします。

これらの方法により、モデル呼び出しとアプリケーションのセットアップで AI アプリケーションを管理できます。

この記事は英語から翻訳されました。元の記事はこちらをご参照ください。

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