Alibaba Cloud Model Studio:OpenAI 互換 - チャット

Alibaba Cloud Model Studio の Qwen モデルは、OpenAI 互換インターフェイスをサポートしています。既存の OpenAI コードを Model Studio に移行するには、API キー、base_url、およびモデル名のみを更新すればよいです。

OpenAI SDK の使用

前提条件

• ご利用のコンピューターに Python 環境がインストール済みであることを確認します。

• 最新版の OpenAI SDK をインストールします。

  # 次のコマンドでエラーが発生した場合は、pip を pip3 に置き換えてください。
  pip install -U openai

• Model Studio を有効化し、API キーを作成します：API キーの取得。

• API キーの漏洩リスクを低減するため、環境変数として API キーをエクスポートします。詳細については、「環境変数として API キーをエクスポート」をご参照ください。コード内に API キーを直接設定することも可能ですが、**これは漏洩リスクを高めます**。

• 使用するモデルを選択します：モデルの可用性。

使用方法

以下の例では、OpenAI SDK を使用して Model Studio 上の Qwen モデルにアクセスする方法を示します。

非ストリーミング呼び出しの例

from openai import OpenAI
import os

def get_response():
    client = OpenAI(
        api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),  # 環境変数を設定していない場合は、この行を Model Studio の API キー（sk-xxx）を用いて api_key="sk-xxx" に置き換えてください。
        # 以下はシンガポールリージョン向けの base_url です。
        base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",  
    )
    completion = client.chat.completions.create(
        model="qwen-plus",  # この例では qwen-plus を使用しています。必要に応じてモデル名を置き換え可能です。利用可能なモデルの一覧については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/getting-started/models をご参照ください。
        messages=[{'role': 'system', 'content': 'あなたは親切なアシスタントです。'},
                  {'role': 'user', 'content': 'あなたは誰ですか？'}]
        )
    print(completion.model_dump_json())

if __name__ == '__main__':
    get_response()

コードを実行すると、以下の結果が得られます：

{
    "id": "chatcmpl-xxx",
    "choices": [
        {
            "finish_reason": "stop",
            "index": 0,
            "logprobs": null,
            "message": {
                "content": "私は Alibaba Cloud が提供する大規模事前学習済みモデルです。私の名前は Qwen です。",
                "role": "assistant",
                "function_call": null,
                "tool_calls": null
            }
        }
    ],
    "created": 1716430652,
    "model": "qwen-plus",
    "object": "chat.completion",
    "system_fingerprint": null,
    "usage": {
        "completion_tokens": 18,
        "prompt_tokens": 22,
        "total_tokens": 40
    }
}

ストリーミング呼び出しの例

from openai import OpenAI
import os


def get_response():
    client = OpenAI(
        # 環境変数を設定していない場合は、次の行を Model Studio の API キー（sk-xxx）を用いて api_key="sk-xxx" に置き換えてください。
        api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
        # 以下はシンガポールリージョン向けの base_url です。
        base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
        
    )
    completion = client.chat.completions.create(
        model="qwen-plus",  # この例では qwen-plus を使用しています。必要に応じてモデル名を置き換え可能です。利用可能なモデルの一覧については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/getting-started/models をご参照ください。
        messages=[{'role': 'system', 'content': 'あなたは親切なアシスタントです。'},
                  {'role': 'user', 'content': 'あなたは誰ですか？'}],
        stream=True,
        # ストリーミング出力の最終行にトークン使用量情報を表示するには、以下の設定を使用します。
        stream_options={"include_usage": True}
        )
    for chunk in completion:
        print(chunk.model_dump_json())


if __name__ == '__main__':
    get_response()

コードを実行すると、以下の結果が得られます：

{"id":"chatcmpl-xxx","choices":[{"delta":{"content":"","function_call":null,"role":"assistant","tool_calls":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"created":1719286190,"model":"qwen-plus","object":"chat.completion.chunk","system_fingerprint":null,"usage":null}
{"id":"chatcmpl-xxx","choices":[{"delta":{"content":"私は","function_call":null,"role":null,"tool_calls":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"created":1719286190,"model":"qwen-plus","object":"chat.completion.chunk","system_fingerprint":null,"usage":null}
{"id":"chatcmpl-xxx","choices":[{"delta":{"content":"大規模言語モデルです。","function_call":null,"role":null,"tool_calls":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"created":1719286190,"model":"qwen-plus","object":"chat.completion.chunk","system_fingerprint":null,"usage":null}
{"id":"chatcmpl-xxx","choices":[{"delta":{"content":"Alibaba Cloud ","function_call":null,"role":null,"tool_calls":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"created":1719286190,"model":"qwen-plus","object":"chat.completion.chunk","system_fingerprint":null,"usage":null}
{"id":"chatcmpl-xxx","choices":[{"delta":{"content":"から提供されています。","function_call":null,"role":null,"tool_calls":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"created":1719286190,"model":"qwen-plus","object":"chat.completion.chunk","system_fingerprint":null,"usage":null}
{"id":"chatcmpl-xxx","choices":[{"delta":{"content":"私の名前は Qwen です。","function_call":null,"role":null,"tool_calls":null},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"created":1719286190,"model":"qwen-plus","object":"chat.completion.chunk","system_fingerprint":null,"usage":null}
{"id":"chatcmpl-xxx","choices":[{"delta":{"content":"","function_call":null,"role":null,"tool_calls":null},"finish_reason":"stop","index":0,"logprobs":null}],"created":1719286190,"model":"qwen-plus","object":"chat.completion.chunk","system_fingerprint":null,"usage":null}
{"id":"chatcmpl-xxx","choices":[],"created":1719286190,"model":"qwen-plus","object":"chat.completion.chunk","system_fingerprint":null,"usage":{"completion_tokens":16,"prompt_tokens":22,"total_tokens":38}}

関数呼び出しの例

このセクションでは、天気および時刻照会ツールを用いた OpenAI 互換インターフェイスによるツール呼び出し機能の実装例を示します。サンプルコードは、複数ラウンドのツール呼び出しをサポートしています。

from openai import OpenAI
from datetime import datetime
import json
import os

client = OpenAI(
    # 環境変数を設定していない場合は、次の行を Model Studio の API キー（sk-xxx）を用いて api_key="sk-xxx" に置き換えてください。
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    # 以下はシンガポールリージョン向けの base_url です。
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",  
)

# ツール一覧を定義します。モデルは、どのツールを呼び出すかを判断する際に、ツールの名前と説明を参照します。
tools = [
    # ツール 1：現在時刻を取得する。
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_current_time",
            "description": "現在時刻を知りたい場合に便利です。",
            # 現在時刻を取得するには入力パラメーターが不要であるため、parameters は空の辞書です。
            "parameters": {}
        }
    },  
    # ツール 2：指定された都市の天気を取得する。
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_current_weather",
            "description": "特定の都市の天気を照会する場合に便利です。",
            "parameters": {  
                "type": "object",
                "properties": {
                    # 天気照会には場所の指定が必要であるため、パラメーターは location とします。
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "都市または郡を指定します（例：東京、大阪市、横浜市など）。"
                    }
                }
            },
            "required": [
                "location"
            ]
        }
    }
]

# 天気照会ツールを模擬します。サンプル結果：「本日、東京は雨です。」
def get_current_weather(location):
    return f"本日、{location}は雨です。"

# 現在時刻を照会するツールです。サンプル結果：「現在時刻：2024-04-15 17:15:18。」
def get_current_time():
    # 現在の日時を取得します。
    current_datetime = datetime.now()
    # 現在の日時をフォーマットします。
    formatted_time = current_datetime.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    # フォーマットされた現在時刻を返します。
    return f"現在時刻：{formatted_time}。"

# モデル応答関数をカプセル化します。
def get_response(messages):
    completion = client.chat.completions.create(
        model="qwen-plus",  # この例では qwen-plus を使用しています。必要に応じてモデル名を置き換え可能です。利用可能なモデルの一覧については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/getting-started/models をご参照ください。
        messages=messages,
        tools=tools
        )
    return completion.model_dump()

def call_with_messages():
    print('\n')
    messages = [
            {
                "content": input('クエリを入力してください：'),  # サンプル質問：「今何時ですか？」、「1時間後は何時ですか？」、「東京の天気はどうですか？」
                "role": "user"
            }
    ]
    print("-"*60)
    # 最初のラウンドのモデル呼び出し。
    i = 1
    first_response = get_response(messages)
    assistant_output = first_response['choices'][0]['message']
    print(f"\n第{i}ラウンドのモデル出力：{first_response}\n")
    if  assistant_output['content'] is None:
        assistant_output['content'] = ""
    messages.append(assistant_output)
    # ツール呼び出しが不要な場合は、最終回答を直接返します。
    if assistant_output['tool_calls'] == None:  # モデルがツール呼び出しを不要と判断した場合、アシスタントの返答をそのまま表示します。2回目のモデル呼び出しは不要です。
        print(f"ツール呼び出しは不要です。直接回答できます：{assistant_output['content']}")
        return
    # ツール呼び出しが必要な場合は、モデルがツール呼び出しを不要と判断するまで、複数ラウンドのモデル呼び出しを実行します。
    while assistant_output['tool_calls'] != None:
        # モデルが天気照会ツールの呼び出しを必要と判断した場合、天気照会ツールを実行します。
        if assistant_output['tool_calls'][0]['function']['name'] == 'get_current_weather':
            tool_info = {"name": "get_current_weather", "role":"tool"}
            # location パラメーター情報を抽出します。
            location = json.loads(assistant_output['tool_calls'][0]['function']['arguments'])['location']
            tool_info['content'] = get_current_weather(location)
        # モデルが時刻照会ツールの呼び出しを必要と判断した場合、時刻照会ツールを実行します。
        elif assistant_output['tool_calls'][0]['function']['name'] == 'get_current_time':
            tool_info = {"name": "get_current_time", "role":"tool"}
            tool_info['content'] = get_current_time()
        print(f"ツール出力：{tool_info['content']}\n")
        print("-"*60)
        messages.append(tool_info)
        assistant_output = get_response(messages)['choices'][0]['message']
        if  assistant_output['content'] is None:
            assistant_output['content'] = ""
        messages.append(assistant_output)
        i += 1
        print(f"第{i}ラウンドのモデル出力：{assistant_output}\n")
    print(f"最終回答：{assistant_output['content']}")

if __name__ == '__main__':
    call_with_messages()

「シンガポールの天気はどうですか？今何時ですか？」と入力すると、プログラムは以下の出力を返します：

入力パラメーター

入力パラメーターは OpenAI インターフェイスのパラメーターと整合しています。以下のパラメーターがサポートされています：

応答パラメーター

langchain_openai SDK の使用

前提条件

• ご利用のコンピューターに Python 環境がインストール済みであることを確認します。

• 以下のコマンドを実行して、langchain_openai SDK をインストールします。

  # 次のコマンドでエラーが発生した場合は、pip を pip3 に置き換えてください。
  pip install -U langchain_openai

• Model Studio を有効化し、API キーを作成します：API キーの取得。

• API キーの漏洩リスクを低減するため、環境変数として API キーをエクスポートします。詳細については、「環境変数として API キーをエクスポート」をご参照ください。コード内に API キーを直接設定することも可能ですが、**これは漏洩リスクを高めます**。

• 使用するモデルを選択します：モデルの可用性。

使用方法

以下の例では、langchain_openai SDK を使用して Model Studio の Qwen モデルを呼び出す方法を示します。

非ストリーミング出力

非ストリーミング出力は invoke メソッドを使用して実装されます。以下のサンプルコードをご参照ください。

from langchain_openai import ChatOpenAI
import os

def get_response():
    llm = ChatOpenAI(
        api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),  # 環境変数を設定していない場合は、この行を Model Studio の API キー（sk-xxx）を用いて api_key="sk-xxx" に置き換えてください。
        base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", # これはシンガポールリージョン向けの base_url です。
        model="qwen-plus"  # この例では qwen-plus を使用しています。必要に応じてモデル名を置き換え可能です。利用可能なモデルの一覧については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/getting-started/models をご参照ください。
        )
    messages = [
        {"role":"system","content":"あなたは親切なアシスタントです。"},
        {"role":"user","content":"あなたは誰ですか？"}
    ]
    response = llm.invoke(messages)
    print(response.json())

if __name__ == "__main__":
    get_response()

コードを実行すると、以下の結果が得られます：

{
    "content": "私は Alibaba Cloud が提供する大規模言語モデルです。私の名前は Qwen です。",
    "additional_kwargs": {},
    "response_metadata": {
        "token_usage": {
            "completion_tokens": 16,
            "prompt_tokens": 22,
            "total_tokens": 38
        },
        "model_name": "qwen-plus",
        "system_fingerprint": "",
        "finish_reason": "stop",
        "logprobs": null
    },
    "type": "ai",
    "name": null,
    "id": "run-xxx",
    "example": false,
    "tool_calls": [],
    "invalid_tool_calls": []
}

ストリーミング出力

ストリーミング出力は stream メソッドを使用して実装されます。stream パラメーターを設定する必要はありません。

from langchain_openai import ChatOpenAI
import os

def get_response():
    llm = ChatOpenAI(
        api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),  # 環境変数を設定していない場合は、この行を Model Studio の API キー（sk-xxx）を用いて api_key="sk-xxx" に置き換えてください。
        base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",   # これはシンガポールリージョン向けの base_url です。
        model="qwen-plus",   # この例では qwen-plus を使用しています。必要に応じてモデル名を置き換え可能です。利用可能なモデルの一覧については、https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/getting-started/models をご参照ください。
        stream_usage=True
        )
    messages = [
        {"role":"system","content":"あなたは親切なアシスタントです。"}, 
        {"role":"user","content":"あなたは誰ですか？"},
    ]
    response = llm.stream(messages)
    for chunk in response:
        print(chunk.model_dump_json())

if __name__ == "__main__":
    get_response()

コードを実行すると、以下の結果が得られます：

{"content": "", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {}, "type": "AIMessageChunk", "name": null, "id": "run-xxx", "example": false, "tool_calls": [], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": null, "tool_call_chunks": []}
{"content": "私は", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {}, "type": "AIMessageChunk", "name": null, "id": "run-xxx", "example": false, "tool_calls": [], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": null, "tool_call_chunks": []}
{"content": "大規模言語モデル", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {}, "type": "AIMessageChunk", "name": null, "id": "run-xxx", "example": false, "tool_calls": [], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": null, "tool_call_chunks": []}
{"content": "です", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {}, "type": "AIMessageChunk", "name": null, "id": "run-xxx", "example": false, "tool_calls": [], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": null, "tool_call_chunks": []}
{"content": "。私の名前は Qwen です。", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {}, "type": "AIMessageChunk", "name": null, "id": "run-xxx", "example": false, "tool_calls": [], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": null, "tool_call_chunks": []}
{"content": "", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {"finish_reason": "stop"}, "type": "AIMessageChunk", "name": null, "id": "run-xxx", "example": false, "tool_calls": [], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": null, "tool_call_chunks": []}
{"content": "", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {}, "type": "AIMessageChunk", "name": null, "id": "run-xxx", "example": false, "tool_calls": [], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": {"input_tokens": 22, "output_tokens": 16, "total_tokens": 38}, "tool_call_chunks": []}

入力パラメーターの設定については、「リクエストパラメーター」をご参照ください。関連するパラメーターは ChatOpenAI オブジェクトで定義されています。

HTTP インターフェイスの使用

HTTP インターフェイスを使用して Model Studio を呼び出すことで、OpenAI サービスからの応答と同じ構造の応答を受け取ることができます。

前提条件

• Model Studio を有効化し、API キーを作成します：API キーの取得。

• API キーの漏洩リスクを低減するため、環境変数として API キーをエクスポートします。詳細については、「環境変数として API キーをエクスポート」をご参照ください。コード内に API キーを直接設定することも可能ですが、**これは漏洩リスクを高めます**。

API リクエストの送信

シンガポール、米国 (バージニア): POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions
中国 (北京): POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions

サンプルリクエスト

以下の例は、cURL コマンドを使用して API を呼び出すスクリプトを示しています。

非ストリーミング出力

# これはシンガポールリージョン向けの base_url です。
curl --location 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "model": "qwen-plus",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "あなたは親切なアシスタントです。"
        },
        {
            "role": "user", 
            "content": "あなたは誰ですか？"
        }
    ]
}'

コマンドを実行すると、以下の結果が得られます：

{
    "choices": [
        {
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "私は Alibaba Cloud が提供する大規模言語モデルです。私の名前は Qwen です。"
            },
            "finish_reason": "stop",
            "index": 0,
            "logprobs": null
        }
    ],
    "object": "chat.completion",
    "usage": {
        "prompt_tokens": 11,
        "completion_tokens": 16,
        "total_tokens": 27
    },
    "created": 1715252778,
    "system_fingerprint": "",
    "model": "qwen-plus",
    "id": "chatcmpl-xxx"
}

ストリーミング出力

ストリーミング出力を使用する場合は、リクエストボディで stream パラメーターを true に設定します。

# これはシンガポールリージョン向けの base_url です。
curl --location 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "model": "qwen-plus",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "あなたは親切なアシスタントです。"
        },
        {
            "role": "user", 
            "content": "あなたは誰ですか？"
        }
    ],
    "stream":true
}'

コマンドを実行すると、以下の結果が得られます：

data: {"choices":[{"delta":{"content":"","role":"assistant"},"index":0,"logprobs":null,"finish_reason":null}],"object":"chat.completion.chunk","usage":null,"created":1715931028,"system_fingerprint":null,"model":"qwen-plus","id":"chatcmpl-3bb05cf5cd819fbca5f0b8d67a025022"}

data: {"choices":[{"finish_reason":null,"delta":{"content":"私は"},"index":0,"logprobs":null}],"object":"chat.completion.chunk","usage":null,"created":1715931028,"system_fingerprint":null,"model":"qwen-plus","id":"chatcmpl-3bb05cf5cd819fbca5f0b8d67a025022"}

data: {"choices":[{"delta":{"content":"大規模言語モデル"},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"object":"chat.completion.chunk","usage":null,"created":1715931028,"system_fingerprint":null,"model":"qwen-plus","id":"chatcmpl-3bb05cf5cd819fbca5f0b8d67a025022"}

data: {"choices":[{"delta":{"content":"です"},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"object":"chat.completion.chunk","usage":null,"created":1715931028,"system_fingerprint":null,"model":"qwen-plus","id":"chatcmpl-3bb05cf5cd819fbca5f0b8d67a025022"}

data: {"choices":[{"delta":{"content":"。私の名前は Qwen です。"},"finish_reason":null,"index":0,"logprobs":null}],"object":"chat.completion.chunk","usage":null,"created":1715931028,"system_fingerprint":null,"model":"qwen-plus","id":"chatcmpl-3bb05cf5cd819fbca5f0b8d67a025022"}

data: {"choices":[{"delta":{"content":""},"finish_reason":"stop","index":0,"logprobs":null}],"object":"chat.completion.chunk","usage":null,"created":1715931028,"system_fingerprint":null,"model":"qwen-plus","id":"chatcmpl-3bb05cf5cd819fbca5f0b8d67a025022"}

data: [DONE]

入力パラメーターの詳細については、「リクエストパラメーター」をご参照ください。

異常応答の例

リクエスト中にエラーが発生した場合、応答の code フィールドおよび message フィールドにエラーの原因が示されます。

{
    "error": {
        "message": "不正な API キーが指定されました。",
        "type": "invalid_request_error",
        "param": null,
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ステータスコード