随着现在人工智能技术的快速发展，纵观国内外技术圈，大语言模型的应用越来越广泛，而且大语言模型成为了推动AI应用领域的关键技术之一。就拿国内的大语言模型领域来看，呈现一种后来者居上的态势，尤其是老牌的国内科技公司百度，是国内最先有了大语言模型，即：千帆大模型，大部分开发应该都知道，千帆大模型平台是一个提供了强大的自然语言处理功能和模型服务的平台，为开发者提供了丰富的工具和资源，而且随着它的版本不断更新，支持越来越多的使用场景。笔者作为大模型爱好者，同时作为千帆大模型的首批体验用户，本文就来分享介绍如何使用千帆大模型平台的Python SDK来实现自然语言处理任务，并研究一下其在文本生成、情感分析和问答系统等方面的应用，帮助大家更好地利用该平台进行开发和创新。

pip install qianfan-sdk

  
  
  
  
  
  

   
   
   
   
   
   

    from qianfan_sdk import QianFanClient
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    # 初始化千帆大模型平台客户端
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    client = QianFanClient(api_key="YOUR_API_KEY") #具体的api_key申请步骤参考上面的集成步骤第3步
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    # 设置生成文本的参数
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    prompt = "今天阳光明媚"
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    length = 100  # 生成文本的长度
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    # 调用生成文本的接口
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    response = client.generate_text(prompt=prompt, length=length)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    # 提取生成的文本
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    generated_text = response['text']
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    # 打印生成的文本
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    print(generated_text)
   
   
   
   
   
   
  
  
  
  
  
  

  
  
  
  
  
  

   
   
   
   
   
   

    from qianfan_sdk import QianFanClient
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    # 初始化千帆大模型平台客户端
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    client = QianFanClient(api_key="YOUR_API_KEY") #具体的api_key申请步骤参考上面的集成步骤第3步
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    # 设置待分析的文本
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    text = "这部电影非常感人！"
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    # 调用情感分析的接口
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    response = client.analyze_sentiment(text)
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    # 提取情感分类结果
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    sentiment = response['sentiment']
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

    # 打印情感分类结果
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

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