Community

Blog Events Webinars Tutorials Forum
  1. Blog
  2. Events
  3. Webinars
  4. Tutorials
  5. Forum
Create Account
×
Community Blog ทดสอบ Alibaba Cloud Model Studio: เรียกใช้ Qwen model ผ่าน API ด้วย Python

ทดสอบ Alibaba Cloud Model Studio: เรียกใช้ Qwen model ผ่าน API ด้วย Python

แนะนำวิธีการใช้งาน Qwen-Max model ผ่าน API โดยตรงด้วย Python บน services Alibaba Cloud Model Studio

สวัสดีค่ะทุกคน!ในบทความนี้ หมวยจะแนะนำวิธีการเรียกใช้ Alibaba Cloud Model Studio ด้วย Qwen-Max model โดยใช้ API ผ่าน Python เพื่อให้คุณสามารถเริ่มต้นใช้งานได้อย่างง่ายดาย

Screenshot_2024_07_14_232938

ทำไมถึงเลือกเรียกใช้ API ด้วย Python แทน SDK?

ความยืดหยุ่น: การเรียกใช้ API โดยตรงให้ความยืดหยุ่นสูงกว่า เพราะเราสามารถควบคุมรายละเอียดของคำขอ (request) และการจัดการผลลัพธ์ได้อย่างอิสระ

ความเร็ว: ในบางกรณี การเรียกใช้ API อาจเร็วกว่าการใช้ SDK เพราะไม่ต้องผ่านชั้นของโค้ด SDK ที่อาจมีส่วนที่เราไม่ได้ใช้งาน

ความเข้าใจ: การเรียกใช้ API ช่วยให้เราเข้าใจการทำงานของ Qwen ได้ลึกซึ้งขึ้น เพราะเราต้องจัดการกับข้อมูลที่ส่งไปและรับกลับมาเอง

วิธีการเรียกใช้ Alibaba Cloud Model Studio กับ Qwen-Max model ผ่าน API ด้วย Python

เราจะมาดูตัวอย่างโค้ด Python สำหรับการเรียกใช้ Qwen-Max API ในสองสถานการณ์คือ

ตัวอย่างที่ 1: ปิด SSE (SSE disabled)
Screenshot_2024_07_14_232455

อธิบายการทำงาน:

  1. ส่งคำขอ (request) ไปยัง API ของ Qwen เพื่อสร้างข้อความ (text generation)
  2. รอให้ Qwen ประมวลผลเสร็จสิ้นทั้งหมด
  3. รับผลลัพธ์ที่สมบูรณ์กลับมาในรูปแบบข้อความ (text) แล้วพิมพ์ออกมา

เป้าหมาย:

  1. เหมาะสำหรับงานที่ต้องการผลลัพธ์ที่สมบูรณ์ในครั้งเดียว
  2. ไม่จำเป็นต้องแสดงผลลัพธ์แบบเรียลไทม์
  3. ตัวอย่างเช่น การแปลภาษา, สรุปข้อความ, สร้างเนื้อหาสั้นๆ

2.ตัวอย่างที่ 2: เปิด SSE (SSE enabled)
Screenshot_2024_07_14_233450

อธิบายการทำงาน:

  1. ส่งคำขอไปยัง API ของ Qwen เหมือนเดิม
  2. แต่เปิดใช้งาน SSE เพื่อรับผลลัพธ์แบบเป็นส่วนๆ ขณะที่ Qwen กำลังประมวลผล
  3. ต้องมีการเขียนโค้ดเพิ่มเติมเพื่อจัดการกับ stream ของข้อมูลจาก SSE (ไม่ได้แสดงในตัวอย่างนี้)

เป้าหมาย:

  1. เหมาะสำหรับงานที่ต้องการแสดงผลลัพธ์ให้ผู้ใช้เห็นแบบเรียลไทม์
  2. ลดความรู้สึกว่าต้องรอผลลัพธ์นาน
  3. ตัวอย่างเช่น chatbot ที่ตอบโต้กับผู้ใช้, การเขียนโค้ดที่แสดงผลลัพธ์ทีละส่วน

สรุปความแตกต่าง:

คุณสมบัติ เปิด SSE เปิด SSE
การรับผลลัพธ์ ครั้งเดียวเมื่อประมวลผลเสร็จ ทีละส่วนขณะประมวลผล
ความเหมาะสม งานที่ไม่เน้นเรียลไทม์ งานที่ต้องการแสดงผลลัพธ์ทันที
ความซับซ้อนของโค้ด น้อยกว่า มากกว่า (ต้องจัดการ SSE)

การเรียกใช้ Alibaba Cloud Model Studio ด้วย Qwen-Max model โดยใช้ API ผ่าน Python ช่วยให้นักพัฒนามีความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพในการสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ตอบโจทย์ทุกความต้องการได้อย่างสมบูรณ์แบบค่ะ

หวังว่าบทความนี้จะเป็นประโยชน์และจุดประกายความคิดสร้างสรรค์ในการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ของคุณนะคะ หากมีคำถามหรือข้อสงสัยเพิ่มเติม สามารถสอบถามได้เลยค่ะ 😊

Refences: https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/developer-reference/qwen-model-api-details?spm=a2c63.p38356.0.0.442f20e1BlPU1i#90ebe270f8rte

Python SDK API AI LLM Qwen Alibaba Cloud Model Studio
0 0 0
Share on

Read previous post:

ลงมือทดสอบ Alibaba Cloud Model Studio: เรียนรู้การใช้งาน Qwen Model ด้วย Python SDK (ฉบับผู้เริ่มต้น)

Yossavadee.Sak

9 posts | 0 followers

You may also like

Comments

Yossavadee.Sak

9 posts | 0 followers

Related Products

More Posts by Yossavadee.Sak

See All