动手学大模型应用开发：第二天聚焦大模型调用实践

一、调用大模型前的技术准备

在正式调用大模型前，开发者需完成三项基础工作：

环境搭建：确保本地或云端开发环境安装Python 3.8+版本，推荐使用虚拟环境隔离项目依赖（如python -m venv venv）。通过pip install requests等命令安装网络请求库，若使用主流云服务商的SDK，需额外安装对应包（如pip install qianwen-sdk）。
API权限配置：在主流云服务商控制台创建API密钥，生成API_KEY和SECRET_KEY。将密钥存储于环境变量或配置文件中，避免硬编码在代码里。例如，在Linux系统中可通过export API_KEY=your_key设置环境变量。
模型选择：根据应用场景选择模型版本。文本生成类任务推荐选择通用大模型；多轮对话场景需选择具备上下文记忆能力的模型；若需处理多模态数据，则需调用支持图文混合输入的模型。

二、基础调用流程与代码实现

大模型调用通常包含初始化连接、构建请求、发送请求、处理响应四个步骤，以下以文本补全任务为例说明：

1. 初始化连接

通过HTTP协议或SDK与模型服务建立连接。以HTTP方式为例，需构造包含认证信息的请求头：

import requests
API_KEY = "your_api_key"
SECRET_KEY = "your_secret_key"
AUTH_URL = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"
def get_access_token():
    params = {
        "grant_type": "client_credentials",
        "client_id": API_KEY,
        "client_secret": SECRET_KEY
    }
    response = requests.post(AUTH_URL, params=params)
    return response.json().get("access_token")

2. 构建请求参数

根据模型要求组织输入数据，关键参数包括：

prompt：用户输入文本（如”解释量子计算的基本原理”）
temperature：控制生成随机性（0.1~0.9，值越低结果越确定）
max_tokens：限制生成文本长度（建议200~2000）

def build_request(prompt, temperature=0.7, max_tokens=500):
    return {
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
        "temperature": temperature,
        "max_tokens": max_tokens
    }

3. 发送请求与解析响应

通过POST请求发送数据，并处理返回的JSON响应：

MODEL_URL = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions"
def call_model(prompt):
    token = get_access_token()
    headers = {"Content-Type": "application/json"}
    params = {"access_token": token}
    data = build_request(prompt)
    response = requests.post(
        MODEL_URL,
        headers=headers,
        params=params,
        json=data
    )
    result = response.json()
    return result.get("result", "")

三、调用过程中的关键优化点

请求超时处理：设置合理的超时时间（如timeout=30秒），避免因网络波动导致程序阻塞。可通过try-except捕获超时异常：
```
try:
 response = requests.post(..., timeout=30)
except requests.exceptions.Timeout:
 print("请求超时，请重试")
```
并发控制：高频调用时需限制并发数，防止触发服务方的QPS限制。可使用线程池（如concurrent.futures.ThreadPoolExecutor）控制并发量：
```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def batch_call(prompts):
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
results = list(executor.map(call_model, prompts))
return results


3. **日志记录**：记录请求参数、响应时间及错误信息，便于问题排查。建议结构化存储日志（如JSON格式）：
```python
import logging
logging.basicConfig(
    filename="model_call.log",
    format='{"time": "%(asctime)s", "prompt": "%(message)s", "status": "%(levelname)s"}',
    level=logging.INFO
)
def log_request(prompt, status):
    logging.log(logging.INFO if status == "success" else logging.ERROR, prompt)

四、安全与合规注意事项

数据脱敏：避免在请求中直接传输敏感信息（如身份证号、密码）。若需处理此类数据，需先进行加密或替换为伪数据。
内容过滤：调用方需自行实现内容安全机制，防止模型生成违规内容。可通过关键词过滤或调用内容审核API实现。
合规使用：严格遵守服务方的使用条款，不得将API用于生成虚假信息、恶意代码等违规场景。

五、常见问题解决方案

响应延迟过高：检查网络带宽，优化请求参数（如减少max_tokens），或切换至更低延迟的模型版本。
频繁遇到限流：申请更高的QPS配额，或实现指数退避重试机制：
```python
import time
import random

def exponential_backoff(max_retries=5):
for i in range(max_retries):
try:
return call_model(“test”)
except Exception as e:
if i == max_retries - 1:
raise
sleep_time = min(2*i random.uniform(0.8, 1.2), 30)
time.sleep(sleep_time)
```

模型输出不稳定：调整temperature和top_p参数，或通过少量示例（Few-shot Learning）引导模型生成更符合预期的结果。

本篇详细解析了大模型调用的完整流程，从环境准备到代码实现，再到性能优化与安全防护，提供了可直接应用于生产环境的解决方案。后续将深入探讨多轮对话管理、结果后处理等高级主题。