Как начать работать с моделями Model Gallery

Чтобы воспользоваться примерами запросов с использованием SDK:

1. Создайте сервисный аккаунт и назначьте ему роль ai.languageModels.user.

2. Получите и сохраните API-ключ сервисного аккаунта, указав для него область действия yc.ai.foundationModels.execute.

   В примерах используется аутентификация с помощью API-ключа. Yandex Cloud ML SDK также поддерживает аутентификацию с помощью IAM-токена и OAuth-токена. Подробнее см. в разделе Аутентификация в Yandex Cloud ML SDK.

   Примечание

   Если вы используете ОС Windows, рекомендуем предварительно установить оболочку WSL и выполнять дальнейшие действия в этой оболочке.

3. Установите Python версии 3.10 или выше.

4. Установите библиотеку Python venv для создания изолированных виртуальных окружений в Python.

5. Создайте и войдите в новое виртуальное окружение Python:

   python3 -m venv new-env
   source new-env/bin/activate
   

6. С помощью менеджера пакетов pip установите библиотеку ML SDK:

   pip install yandex-cloud-ml-sdk
   

1. Создайте файл generate-text.py и добавьте в него следующий код:

   #!/usr/bin/env python3
   
   from __future__ import annotations
   from yandex_cloud_ml_sdk import YCloudML
   
   messages = [
       {
           "role": "system",
           "text": "Найди ошибки в тексте и исправь их",
       },
       {
           "role": "user",
           "text": """Ламинат подойдет для укладке на кухне или в детской 
   комнате – он не боиться влаги и механических повреждений благодаря 
   защитному слою из облицованных меламиновых пленок толщиной 0,2 мм и 
   обработанным воском замкам.""",
       },
   ]
   
   
   def main():
       sdk = YCloudML(
           folder_id="<идентификатор_каталога>",
           auth="<API-ключ>",
       )
   
       result = (
           sdk.models.chat("yandexgpt").configure(temperature=0.5).run(messages)
       )
   
       for alternative in result:
           print(alternative)
   
   
   if __name__ == "__main__":
       main()
   

   Где:

   Примечание

   В качестве входных данных для запроса Yandex Cloud ML SDK может принимать строку, словарь, объект класса TextMessage или массив, содержащий любое сочетание указанных типов данных. Подробнее см. в разделе Использование Yandex Cloud ML SDK.

   • messages — массив сообщений, которые задают контекст для модели:

     • role — роль отправителя сообщения:

       • user — предназначена для отправки пользовательских сообщений к модели.
       • system — позволяет задать контекст запроса и определить поведение модели.
       • assistant — используется для ответов, которые генерирует модель. При работе в режиме чата ответы модели, помеченные ролью assistant, включаются в состав сообщения для сохранения контекста беседы. Не передавайте сообщения пользователя с этой ролью.

     • text — текстовое содержимое сообщения.

   • <идентификатор_каталога> — идентификатор каталога, в котором создан сервисный аккаунт.

   • <API-ключ> — API-ключ сервисного аккаунта, полученный ранее и необходимый для аутентификации в API.

     В примерах используется аутентификация с помощью API-ключа. Yandex Cloud ML SDK также поддерживает аутентификацию с помощью IAM-токена и OAuth-токена. Подробнее см. в разделе Аутентификация в Yandex Cloud ML SDK.

   Подробнее о том, как обращаться к определенной версии модели, см. в разделе {#T}.

2. Выполните созданный файл:

   python3 generate-text.py
   

   Результат:

   Alternative(role='assistant', text='Ламинат подойдёт для укладки на кухне или в детской комнате. Он не боится влаги и механических повреждений благодаря защитному слою из облицованных меламиновых плёнок толщиной 0,2 мм и обработанным воском замкам.', status=<AlternativeStatus.FINAL: 3>)