可以免费调用api的大模型

星环数据服务开发与管理工具
Transwarp Midgard,专业处理数据服务开发产品,提供API开发、发布、管理、调用、监控全生命周期管理,支持黑白名单、流量控制、访问鉴权、调用方监控等安全管控策略,为客户提供全面的数据服务能力。

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模型API调用是指通过编程接口(API)与预训练大型机器学习模型进行交互过程。这些API允许开发者将模型集成到自己应用程序中,以实现各种功能,如文本生成、语言翻译、问答系统等。以下是一般情况下模型API调用步骤和相关要点:注册与获取凭证注册账号:选择提供模型API平台,如百度智能云千帆模型平台、阿里云灵积平台等,在其官网完成注册账号操作。创建应用或项目:登录后,在平台控制台、状态码、错误信息等。需要对响应进行解析和判断,提取有用信息,并根据业务逻辑进行相应处理。注意事项遵守使用条款和限制:在调用模型API时,务必遵守平台使用条款和限制,如调用频率限制、数据使用规定文档熟悉接口规范:仔细阅读平台提供API文档,了解API请求方法、请求参数、返回值格式等详细信息。不同模型API可能有不同接口规范和要求。掌握参数含义:明确各个参数含义和作用,如输入文本文档中通常会提供一些示例代码,帮助用户快速了解如何使用API进行调用可以参考这些示例代码,学习如何构建请求、处理响应等基本操作.调用API选择开发语言和工具:根据自身开发需求和熟悉程度,选择适合
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模型调用
模型调用通常指的是使用预训练大型人工智能模型来执行特定任务,如文本生成、语言翻译、图像识别等。以下是模型调用一些关键点和步骤:接口调用API):大多数模型都提供了API接口,允许用户通过网络请求来调用模型。用户需要按照API文档提供格式发送HTTP请求,并接收模型返回结果。PromptEngineering:在调用模型时,构建合适提示(prompt)是非常重要。提示是输入:模型调用可能需要较多计算资源,需要考虑响应时间和成本。在实际部署时,可能需要优化模型以适应特定硬件环境。错误处理:实现鲁棒错误处理机制,以便在API调用失败或模型返回意外结果时能够妥善处理。本地部署与云端部署:根据需求,模型可以在本地服务器上部署,也可以在云端部署。云端部署可以利用云服务商提供弹性计算资源,而本地部署则可能需要更多硬件投资。模型微调:在某些情况下,可能需要对预训练模型模型行为。成本管理:模型调用可能涉及费用,特别是在使用商业API时。需要监控和优化调用频率和数据量,以控制成本。
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免费模型
模型底座自动对知识进行处理与入库,快速实现海量多模知识检索与智能问答。企业知识库:通过管理端构建企业知识库后,员工可以基于企业知识库进行问答,知识库作为企业内部知识共享平台,促进不同团队和部门国内AI模型正在快速发展,许多公司推出了免费大型语言模型,以满足学生、职场人和其他用户需求。星环科技无涯·问知InfinityInteligence星环科技无涯·问知底座自动化知识工程特性,使其在处理和分析数据方面具有显著优势,允许用户上传文档、表格、图片等多源数据,并支持与外部数据源对接,使用户能够构建属于自己专属领域模型。这一创新功能极大地扩展了模型应用范围和深度,用户基于自身私域知识库进行更为个性化和深入数据分析。InfinityInteligence,是一款基于星环模型底座,结合个人知识库、企业知识库、法律法规、财经等多种知识源企业级垂直领域问答产品。个人知识库:支持用户一键上传文档、表格、图片、音视频等多模数据,基于星环自研之间协作和信息交流。无涯·问知可以通过知识库快速获取跨领域知识,为企业决策和创新提供支持。法律法规:无涯·问知内置了各大交易所交易规则、监管要求等常见法律法规知识,用户针对法律法规具体
API端点,并传递必要参数,如模型名称、输入数据等。处理响应:模型服务会返回一个响应。需要解析这个响应以获取所需信息或结果。错误处理:在接口调用过程中,可能会遇到各种错误,如网络错误、认证失败、请求超时等。需要妥善处理这些错误,并给出相应错误信息。模型接口调用是指通过编程方式与模型进行交互,以执行特定任务或获取服务。以下是一些关于模型接口调用关键信息和步骤:接口调用准备:在开始接口调用之前,通常需要获取APIKey,这是访问模型服务凭证。APIKey通常在模型服务平台控制台中申请获得。环境变量配置构建请求:接口调用通常需要构建一个HTTP请求,包括设置请求头、请求体等。发送请求:使用HTTP客户端库发送请求到模型
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数据中台 API
或应用调用数据接口,通过这些接口可以获取数据中台经过整合、加工和治理后数据服务。作用:实现数据资产统一管理和共享,将数据资产进行封装和标准化,使得不同业务部门或系统可以通过统一接口访问和使用开发设计原则:包括高可用性、高性能、扩展性、安全性等。开发方式:一种是通过可视化配置向导模式,快速将数据表生成API,无需编写代码;另一种是提供自定义SQL脚本模式,满足高阶用户个性化查询需求。管理与运营管理方面:需要对API进行统一注册、发布、监控和维护。建立API服务目录,对API进行分类和描述,方便用户查找和使用;对API调用情况进行监控,包括调用次数、调用延时等信息,及时发现数据中台API是数据中台将经过整合、治理和加工后数据,以标准化接口形式提供给前台业务系统或外部应用,实现数据共享和复用,驱动业务创新和发展关键通道。定义:数据中台API是数据中台提供给外部系统和解决问题。运营方面:注重API推广和优化。根据业务需求和用户反馈,不断完善API功能和性能;通过运营活动,提高API使用率和价值,促进数据共享和流通。
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模型API
API主要功能与用途模型API提供了强大自然语言处理(NLP)能力,可以应用于各种任务,包括但不限于:自然语言理解和生成:理解和生成自然语言文本,如撰写文章、生成对话、回答问题等。智能聊天机器人:创建模型API(ApplicationProgrammingInterface,应用程序编程接口)是一组定义和协议,主要用于构建和集成应用程序软件,允许不同软件系统之间进行通信和数据交换。模型智能聊天机器人,用于客户服务、技术支持等。文本分析:分析情感、分类文本、提取关键词、总结文章等。翻译服务:提供高质量多语言翻译服务。创作辅助:生成创意文案、写作辅助、代码生成等。个性化推荐:提供上下文相关搜索结果和个性化推荐。学习辅助:提供个性化学习辅助,生成练习题、解释复杂概念等。自动化任务:自动化许多需要大量时间和精力任务,如文案撰写、客户服务等。定制化响应:根据用户需求提供定制化响应和服务,提高用户满意度。系统集成:将先进NLP能力集成到现有系统中,提升整体功能和用户体验。
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模型商业化
模型技术更容易被中小企业接受和使用。MaaS模式:MaaS(模型即服务)模式是模型商业化一种成熟云服务模式,通过封装模型推理能力成API对外提供服务,使得企业可以直接调用服务而无需深入了解模型技术细节。模型商业化通过提供API服务、集成到现有产品、订阅模式等多种途径,将AI技术转化为实际经济效益,推动企业和市场智能化转型。模型商业化主要涉及以下几个方面:市场规模增长:预计到2024年,中国,拓展商业化市场空间。出海机会:中国大模型厂商在跨境电商、游戏、社交媒体等泛娱乐领域有出海机会。商业化路径:模型商业化路径多样,包括API开放平台模式、ToB产品化、与现有产品集成等,这些路径使得大模型市场规模将达到120亿元,显示出模型商业化快速增长趋势。收费模式:当前模型市场收费方式主要分为三种:单独模型模型加算力、模型加应用。其中,“模型+算力”是最主流收费方式。行业应用:能源和金融行业在模型商业化进度上位居前列,尤其是中央企业和国有企业在推动模型应用和预算投入方面表现积极。商业化趋势:随着模型生态成熟,应用层将成为模型商业化主力。同时,新需求如
模型融入千行百业,让企业AI应用从早期直接调用通用模型,发展到建立自己AI基础设施,打造行业或特定领域、任务专用模型,助力生产力革新和产业升级,已经成为目前企业关注核心。星环科技中心、中国科学技术信息研究所、上海报业集团、上海文广集团等10家单位联合发起中国大模型语料数据联盟,致力于做好数据资源“开发者”;参编国内首个金融行业大模型标准——《面向行业规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分:金融模型》,为标准完善做出了重要贡献;成为模型责任联盟首批成员单位,积极携手各联盟伙伴,共建模型良性发展生态等。不断完善AI从基础设施到应用产业链条,打造从语料处理、模型训练、知识库建设等一整套工具链,帮助企业快速建立行业大模型,快速使用AIGC。星环科技拥有从语料到模型再到应用完整AIInfra工具集,覆盖语料开发和管理、模型训练与持续提升、多模态知识工程、多模知识存储与服务、原生AI应用构建编排和应用服务等重要阶段,提供提示词工程、检索增强、智能体构建等模型应用快速构建和提升、模型推理优化
使用多场景模型实验模板,快速构建特定算法应用解决方案。为什么选择SophonCE社区版?免费:官网免费注册,获取Sophon社区版安装包,零成本快速体验可视化机器学习建模。轻量化、易运维:社区版使用;社区版降低了用户使用数据技术门槛,做到了易使用、易管理、易运维、更轻量等特点,并且提供全方位技术支持,用户即使只有零经验也可以做到快速上手自主安装、对接、训练和部署。机器学习可视化建模:提供学习算子建立可视化机器学习实验流程,支持对模型进行多维度效果指标评估及应用。此外,也使用内置模型实验模板,快速构建特定算法应用解决方案。数据连接支持创建JDBC类型数据连接,获取数据库内存储模型训练数据集。数据集支持接入存储于JDBC类型数据源内数据集,也直接导入本地数据集。实验管理作为模型训练小单元,支持用户通过拖拉拽方式,使用内置近200种算子快速搭建机器学习模型训练流程。推荐实验流程成功执行后生成模型文件;同时,对于同一模型多次训练不同结果,支持多版本统一管理。对于企业级用户,如有更多代码建模、数据管理、模型运营管理、平台资源/权限/用户管理等拓展功能需求,
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵,多年来深耕电力领域,覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节,为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中,基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据,高负荷738万千瓦,年用电量329亿度,占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个,整个数据量到现在已经接近8个T了,台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上,应用系统实现了用电查询,电力地图等基础功能及用户用电行为分析,节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析,和海量用电负荷实际数据存储、索引,实现了用电查询的基础应用,包括230万用户,26000个台区,4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询,并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询,服务响应时间在三秒以内。此前,星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...
作为一家企业级大数据基础软件开发商,星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。其中,三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心;六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力;两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上,满足企业私有化或者混合云多云的部署形态,同时灵活组件式的可插拔式部署形态,能够帮助企业更迅速的起步,按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外,星环科技还提供咨询实施服务,可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中,包括为企业构建中台的架构规划、应用规划,以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库,以及数据治理服务,也包括了数据的分析、业务分析、...
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数据中台建设
随着行业和技术领域的变化日新月异,从数据仓库、动态数仓,到数据湖,从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库,概念的引入虽然简单,但如何做到更有效,更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构,它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力,从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一,帮助企业构建存储中心,提升数据的汇聚和整合能力;第二,构建数据分析探索中心,专注于智能分析能力和实时计算能力的提升,推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力;第三,构建业务赋能中心,提供统一的访问能力实现跨平台联邦,统一的访问层控制,确保数据安全可用,同时搭建统一的服务能力,面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...
为解决AI落地难的问题,星环科技从用户需求端出发,研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps,助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台,聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释,赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务,协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型,提升模型使用效率,降低模型集成管理成本,控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点,围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期,分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能,为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期,为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言,MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型,并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务;对用户而言,能感受到操作上的快捷,AI应用与...
双碳目标下,全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和,我国明确提出“双碳”目标,充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命,提出“实现双碳目标,能源是主战场,电力是主力军,电网是排头兵”的战略部署,率先行动,发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出,全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和,实现“电力看双碳”,“双碳看经济”,为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题:以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题;强化数据应用,发挥好决策支撑作用,深挖电力大数据价值,开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召,星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业,有着高度的责任感和使命感,为响应“全国碳排放监测服务平...
图数据库的应用场景非常广泛,可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景:金融:在金融领域,图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构,支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络:图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据,支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流:在物流领域,图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作,加速发货、配送时间并提高效率。制造业:图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图,进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业:在能源领域,图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱,并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商:图数据库可以应用于电商业务中,存储和处理复杂的商品与用户之间的关系,支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用,并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...
在国产数据库产品方面,星环科技坚持自主研发与技术创新,打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB,以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性,同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力,适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性,同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力,一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践,ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库,能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务,帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...
近年来,企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段,涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全,支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产,目前机构面临着较大的挑战,需要加强数据安全管理,为此,机构决定与星环科技合作,利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力,共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求,星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS,可以为用户提供独立的数据与计算环境,减少数据对外暴露的风险。在数据平台层,星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术,支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层,星环科技借助两款新产品:数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier:包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall,提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...
时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础,整合了空间信息和时间信息,能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统,通过分布式存储和分布式计算等技术,可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同,分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上,并将计算任务分配给多个计算节点来完成,从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现,使得处理大规模时空数据成为了可能,也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。
星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商,在图计算领域深耕多年,有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB,兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题,通过集群化存储和丰富算法,实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询,目前已经用于金融、政府、交通等众多行业,用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可:入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商;通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评;入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具:中国数据库管理系统供应商甄选》报告等,彰显了其产品技术领先性。如今,5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长,为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为,乘势而上...