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2. 通义千问大模型文字交互

2. 通义千问大模型文字交互1. 概念介绍1.1 “通义千问大模型”是什么？2. 实践操作2.1 获取API凭证2.2图文流程1.注册或登录账号2.新注册用户需要进行实名认证后才能领取免费额度。3.实名认证之后，返回官网页面，点击"免费体验"，跳转后找到新人大礼包领取免费额度勾选我已阅读并同意，然后确认开通，并领取免费额度4.创建API-KEY5. 找到自己的API-KEY6.在模型广场，点击右边的三横线，可以看到每个模型的调用名，和剩余额度2.3 配置文件修改

1. 概念介绍​

1.1 “通义千问大模型”是什么？​

“通义千问”是阿里巴巴达摩院自主研发的超大规模语言模型，能够进行多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解等。在largemodel项目中集成通义千问，可以让机器人获得一个来自国内顶级科技公司的强大“云端大脑”。

与Ollama等本地模型相比，使用通义千问这类在线API的核心优势 在于：

  • 强大的综合能力 : 通义千问系列模型（如qwen-turbo, qwen-plus, qwen-max）在各类评测中均表现出色，能力全面。
  • 与云生态紧密结合 : 作为阿里云的一部分，其API稳定可靠，并且可以方便地与其他阿里云服务（如OSS、函数计算等）集成。
  • API友好 : 通义千问的API采用标准的HTTP RESTful风格，接入方式简单直观，比WebSocket等方式更容易实现和调试。

在largemodel项目中，通过配置llm_platform参数为qianwen，即可将语言模型服务切换到通义千问。

2. 实践操作​

2.1 获取API凭证​

  1. 登录阿里云 : 访问阿里云百炼，并登录你的账号，如果连接失效，需要自己去搜索"阿里云百炼官网"平台。
  2. 开通百炼服务 : 搜索并进入“阿里云百炼大模型平台”，按指引开通服务。
  3. 创建API-KEY : 在百炼平台的“API-KEY管理”页面，创建一个新的API Key并立即复制并保存好 ，因为它只会出现一次。

2.2图文流程​

1.注册或登录账号​

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2.新注册用户需要进行实名认证后才能领取免费额度。​
3.实名认证之后，返回官网页面，点击"免费体验"，跳转后找到新人大礼包领取免费额度​

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勾选我已阅读并同意，然后确认开通，并领取免费额度​
4.创建API-KEY​

点击创建API-KEY链接，然后点击创建我的API-KEY，选择默认业务空间，点击确定完成创建

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5. 找到自己的API-KEY​

点击查看API-KEY，然后点击复制

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然后就到配置文件中修改成自己更改复制的KEY。

6.在模型广场，点击右边的三横线，可以看到每个模型的调用名，和剩余额度​

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2.3 配置文件修改​

  • 用户需要配置自己的账号对应的tongyi_base_url，前往大模型服务平台百炼控制台 ，申请APIkey，复制APIkey和OpenAI兼容地址（Base URL），填写到对应位置。

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  1. 打开large_model_interface.yaml:

xxxxxxxxxx vim ~/yahboom_ws/src/largemodel/config/large_model_interface.yaml

然后在tongyi_api_key将sk-xxx改为你刚才复制的key。

tongyi_model用于配置对话时的大模型。

tongyi_media_model用于配置文生图时用的大模型。

tongyi_base_url用于账号的配置兼容地址。填写刚才复制的OpenAI兼容地址

xxxxxxxxxx # 通义千问平台配置 (Tongyi Platform Configuration) tongyi_api_key: "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" # API密钥，粘贴你的Key tongyi_base_url: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" # 接口地址(用户需要配置自己的账号对应的接口地址) tongyi_model: "qwen-vl-max-latest" # 使用的模型，例如 "qwen-vl-max", "qwen-turbo" tongyi_media_model: "flux-schnell" # 通义千问文生图模型 2. 打开yahboom.yaml:

xxxxxxxxxx vim ~/yahboom_ws/src/largemodel/config/yahboom.yaml 3. 切换平台 : 将llm_platform参数修改为qianwen。

xxxxxxxxxx model_service : ros__parameters : llm_platform : 'qianwen' # 从'ollama'或其他平台修改为此

切换好平台参数之后，重新回到工作空间下再次编译即可生效。