はじめに: DashScope モデル サービスはモデルを中心としており、AI アプリケーション開発者に幅広いモデルから選択できるように提供することに尽力しており、すぐに使用できる優れた機能とコスト効率の高いモデル サービス API を提供します。 。DashScope Lingji モデル サービスは、Bodhidharma Academy およびその他の機関の高品質モデルに依存しており、Alibaba Cloud インフラストラクチャ上に構築されています。Lingji サービスのパブリック ベータ版は 4.11 に開始され、現在は Paraformer 音声認識の API 機能を提供していますが、将来的には Tongyi Qianwen もこのサービスを通じて API 機能を提供する予定です。この記事では、Python SDK を介してサービスにすばやくアクセスし、迅速な大規模開発を促進する方法を説明します。
Alibaba Cloud Lingji プラットフォーム公式ウェブサイト: DashScope Lingji モデルサービスhttps://dashscope.aliyun.com/
1.Lingjiサービスをアクティブ化します
コンソール アドレス 、プロンプトに従ってログインし、通常どおりアクティブ化します。
2. SDKをインストールしてサービスを呼び出す
- 2.1 SDKのインストール
pip install dashscope注 : Python には 3.7 以降が必要です
- 2.2 コードサンプル
# For prerequisites running the following sample, visit https://help.aliyun.com/document_detail/611472.html
import dashscope
from urllib import request
import json
dashscope.api_key='ReaNkZ*************F4CD99C11ED9B2EB2ED6BC5D65D'
task_response=dashscope.audio.asr.Transcription.async_call(
model='paraformer-v1',
file_urls=['https://*****.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/%E5%A5%94%E8%B7%91.mp3']
)
transcription_response=dashscope.audio.asr.Transcription.wait(task=task_response.output.task_id)
transcription_url=transcription_response.output['results'][0]['transcription_url']
transcription_results=json.loads(request.urlopen(transcription_url).read().decode('utf8'))
print(json.dumps(transcription_results, indent=4, ensure_ascii=False))
テスト結果から判断すると、モデルの全体的な精度は依然として非常に高く、ユーザーは特定のシナリオに基づいてモデルを提供できます。
