百度千帆大模型平台 SDK

简介

千帆SDK提供大模型工具链最佳实践，让AI工作流和AI原生应用优雅且便捷地访问千帆大模型平台。SDK核心能力包含三大部分：大模型推理，大模型训练，以及通用和扩展:

• 大模型推理：实现了对一言（ERNIE-Bot）系列、开源大模型等模型推理的接口封装，支持对话、补全、Embedding等。
• 大模型训练：基于平台能力支持端到端的大模型训练过程，包括训练数据，精调/预训练，以及模型托管等。
• 通用与扩展：通用能力包括了Prompt/Debug/Client等常见的AI开发工具。扩展能力则基于千帆特性适配常见的中间层框架。

如何安装

目前千帆Python SDK 已发布到 PyPI ，用户可使用 pip 命令进行安装，Python需要 3.7.0 或更高的版本。其他语言的SDK敬请期待。

pip install qianfan

在安装完成后，用户可以参考 文档 在命令行中快速使用千帆平台功能，或者在代码内引入千帆 SDK 并使用

import qianfan

快速使用

在使用千帆 SDK 之前，用户需要 百度智能云控制台 - 安全认证 页面获取 Access Key 与 Secret Key，并在 千帆控制台 中创建应用，选择需要启用的服务，具体流程参见平台 说明文档。在获得了 Access Key 与 Secret Key 后，用户即可开始使用 SDK：

import os
import qianfan

os.environ["QIANFAN_ACCESS_KEY"]="..."
os.environ["QIANFAN_SECRET_KEY"]="..."

chat_comp = qianfan.ChatCompletion(model="ERNIE-Bot")
resp = chat_comp.do(messages=[{
    "role": "user",
    "content": "你好，千帆"
}], top_p=0.8, temperature=0.9, penalty_score=1.0)

print(resp["result"])

除了通过环境变量设置外，千帆 SDK 还提供了 通过DotEnv加载 .env 文件和通过代码配置的方式，详细参见 SDK 配置 部分。

其他认证方式

这里是一些其他认证方式，请仅在无法获取 Access Key 与 Secret Key 时使用。这些认证方式已经过时，将在未来从 SDK 中移除。

API Key (AK) 和 Secret Key (SK）是用户在调用千帆模型相关功能时所需要的凭证。具体获取流程参见平台的应用接入使用说明文档，但该认证方式无法使用训练、发布模型等功能，若需使用请使用 Access Key 和 Secret Key 的方式进行认证。在获得并配置了 AK 以及 SK 后，用户即可开始使用 SDK：

import os
import qianfan

os.environ["QIANFAN_AK"]="..."
os.environ["QIANFAN_SK"]="..."

chat_comp = qianfan.ChatCompletion(model="ERNIE-Bot")
resp = chat_comp.do(messages=[{
    "role": "user",
    "content": "你好，千帆"
}], top_p=0.8, temperature=0.9, penalty_score=1.0)

print(resp["result"])

适用范围：

功能	API Key	Access Key
Chat 对话	✅	✅
Completion 续写	✅	✅
Embedding 向量化	✅	✅
Plugin 插件调用	✅	✅
文生图	✅	✅
大模型调优	❌	✅
大模型管理	❌	✅
大模型服务	❌	✅
数据集管理	❌	✅

功能导览

我们提供了数个 cookbook，可以快速了解如何使用 SDK 以及与第三方组件进行交互。

大模型推理

目前千帆 SDK 支持用户使用如下大模型预测能力，详见推理服务

• Chat 对话
• Completion 续写
• Embedding 向量化
• Plugin 插件调用
• Text2Image 文生图

大模型训练

在预置模型无法满足业务场景时，可使用大模型精调和预训练接口，来定制专属大模型。大致流程可分为：准备数据(Dataset) -> 训练(Trainer) -> 模型评估(Evaluation) -> 服务(Service)；

Dataset

千帆 Python SDK 集成了一系列本地的数据处理功能，允许用户在本地对来自多个数据源的数据进行增删改查等操作，详见Dataset 框架。 以下是一个通过加载本地数据集并进行数据处理的例子

from qianfan.dataset import Dataset
# 从本地文件导入
ds = Dataset.load(data_file="path/to/dataset_file.jsonl")

def filter_func(row: Dict[str, Any]) -> bool:
  return "sensitive data for example" not in row["col1"]

def map_func(row: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
  return {
    "col1": row["col1"].replace("sensitive data for example", ""),
    "col2": row["col2"]
  }

print(ds.filter(filter_func).map(map_func).list())

Trainer

千帆 Python SDK 以Pipeline为基础串联整个模型训练的流程，同时允许用户更好的把控训练流程状态 Trainer 框架。 以下是一个快速实现ERNIE-Bot-turbo fine-tuning的例子：

from qianfan.dataset import Dataset
from qianfan.trainer import LLMFinetune

# 加载千帆平台上的数据集
ds: Dataset = Dataset.load(qianfan_dataset_id="ds-xxx")

# 新建trainer LLMFinetune，最少传入train_type和dataset
# 注意fine-tune任务需要指定的数据集类型要求为有标注的非排序对话数据集。
trainer = LLMFinetune(
    train_type="ERNIE-Bot-turbo-0725",
    dataset=ds, 
)

trainer.run()

通用与扩展

Prompt

SDK 支持对文生文、文生图等任务的 Prompt 进行管理、优化、评估等操作，详见Prompt 管理

Client

SDK 内置了一个命令行工具，能够在终端直接与千帆平台进行交互，例如与大模型对话、发起训练任务、预览数据集等等，详见 命令行工具

API Resources

平台API能力汇总，详见平台API能力

其他

• tokenizer
• 流量控制

Check API References for more details.

联系我们

如使用过程中遇到什么问题，或对SDK功能有建议，可通过如下方式联系我们

• GitHub issues
• 百度智能云工单 （百度专家即时服务）
• 千帆SDK官方微信群

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