https://welm.weixin.qq.com/docs/introduction/

WeLM 是一个非常擅长理解和生成文本的通用语言模型。你可以通过调用 WeLM 的 API 解决多种多样涉及文本的任务。
在本教程中,我们将快速构建一个给猫咪取名字的程序以及一个简单的问答程序。在此过程中,你将学习到将 WeLM API 用于其他任务(包括且不限于对话、文本风格转换、阅读理解、翻译等)的关键概念和步骤,更多如何构造prompt的例子和关键tips还可以阅读功能介绍。
介绍
「补全」是 WeLM API 的核心思想。 输入文本作为 Prompt(提示),API 将返回文本,并尝试补全您提供的任何上下文。


 


Dear Applicant,
Thanks for your interest in WeLM, A well-read pre-trained language model for Chinese.

Here is the API token: 自己去申请
Limits and Quotas on API Requests:

Up to 30 requests every 1 minute for each token.
Up to 1000000 characters can be generated every 24 hours.
The quota is reset every 24 hours (starting from the first request, within the next 24 hours).
Please return to WeLM page and follow the guideline to continue the configuration.
If you require more quotas or have any questions, please do not hesitate to contact us via wechat_ai@tencent.com.
Wish you a happy journey with WeLM!

Best,
WeChatAI Team



<?php
$key="今天吃";
 
$data= array( 
    "prompt"=>$key,
    "model"=>"large", //medium、 large 和 xl
    "max_tokens"=>16,
    "temperature"=>0.0,
    "top_p"=>0.0,
    "top_k"=>10,
    "n"=>2,
    "echo"=>true,
    "stop"=>",,.。"
);
/*
model: string 必选,要使用的模型名称,当前支持的模型名称有medium、 large 和 xl
prompt: string 可选,默认值空字符串,给模型的提示
max_tokens: integer 可选,最多生成的token个数,默认值 16
temperature: number 可选 默认值 0.85,表示使用的sampling temperature,更高的temperature意味着模型具备更多的可能性。对于更有创造性的应用,可以尝试0.85以上,而对于有明确答案的应用,可以尝试0(argmax采样)。 建议改变这个值或top_p,但不要同时改变。
top_p: number 可选 默认值 0.95,来源于nucleus sampling,采用的是累计概率的方式。即从累计概率超过某一个阈值p的词汇中进行采样,所以0.1意味着只考虑由前10%累计概率组成的词汇。 建议改变这个值或temperature,但不要同时改变。
top_k: integer 可选 默认值50,从概率分布中依据概率最大选择k个单词,建议不要过小导致模型能选择的词汇少。
n: integer 可选 默认值 1 返回的序列的个数
echo: boolean 可选 默认值false,是否返回prompt
stop: string 可选 默认值 null,停止符号。当模型当前生成的字符为stop中的任何一个字符时,会停止生成。若没有配置stop,当模型当前生成的token id 为end_id或生成的token个数达到max_tokens时,停止生成。合理配置stop可以加快推理速度、减少quota消耗。

*/
 
$url='https://welm.weixin.qq.com/v1/completions';
$res=  curl_request($url,$data,null,0,null,"req/v3 (https://github.com/imroc/req)" );
print_r(json_decode($res));
 
 
function curl_request($url,$post='',$cookie='', $returnCookie=0,$ref="",$ua="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36"){
	// $CookieJarFilename="./cookie/CookieJarFilename.txt";
        $curl = curl_init();
        curl_setopt($curl, CURLOPT_URL, $url);
        curl_setopt($curl, CURLOPT_USERAGENT, $ua);
        curl_setopt($curl, CURLOPT_FOLLOWLOCATION, 1);
        curl_setopt($curl, CURLOPT_AUTOREFERER, 1); 
		curl_setopt($curl, CURLOPT_HTTPHEADER,array(
		 'Accept-Encoding: gzip',
		 'Content-Type: application/json; charset=utf-8',
			'Authorization: 自己去申请'
        ));
 
if(1>10){
$proxy="127.0.0.1:8888";
curl_setopt($curl, CURLOPT_PROXY, $proxy);
}

		//gzip  deflate
		curl_setopt($curl, CURLOPT_ENCODING, '');
		curl_setopt($curl, CURLOPT_SSL_VERIFYHOST, 0);
		curl_setopt($curl, CURLOPT_SSL_VERIFYPEER, false);		
        if($post) {
			echo "====post=====\n";
            curl_setopt($curl, CURLOPT_POST, 1);
           // curl_setopt($curl, CURLOPT_POSTFIELDS, http_build_query($post));
            curl_setopt($curl, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($post));
        }
        if($cookie) {
			//curl_setopt($curl, CURLOPT_COOKIEJAR, $CookieJarFilename);
			//curl_setopt($curl, CURLOPT_COOKIEFILE, $CookieJarFilename);
			 curl_setopt($curl, CURLOPT_COOKIE, $cookie);
        }
        curl_setopt($curl, CURLOPT_HEADER, $returnCookie);
        curl_setopt($curl, CURLOPT_TIMEOUT, 10);
        curl_setopt($curl, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1);
        $data = curl_exec($curl);
        if (curl_errno($curl)) {
            return curl_error($curl);
        }
		// print_r($data);
        curl_close($curl);
        if($returnCookie){
            list($header, $body) = explode("\r\n\r\n", $data, 2);
            preg_match_all("/Set\-Cookie:([^;]*);/", $header, $matches);
            $info['cookie']  = substr($matches[1][0], 1);
            $info['content'] = $body;
            return $info;
        }else{
            return $data;
        }
}


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