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干啥用？怎么用啊？

先甭管，上链接！点这领2000W token(14元) https://cloud.siliconflow.cn/i/xJvN9Ecu
手机就能注册，多拿多得！

1.啥是硅基流动

硅基流动 是一家专注于大规模AI计算的技术公司,由清华大学高性能计算研究所孙广宇教授团队创立。公司核心团队来自清华大学、MIT等顶尖高校,在高性能计算和AI系统方面有深厚的技术积累。

硅基流动的主要产品和服务包括:

SiliconLLM: 高性能LLM推理引擎,支持各种主流大语言模型的高效部署。
SiliconCloud: 一站式AI云计算平台,提供LLM训练推理等服务。
OneDiff: 开源的AI编译框架,可自动优化AI模型性能。

公司的核心优势在于深厚的系统优化技术,能够大幅提升AI模型的计算效率,帮助企业降低AI部署成本。目标市场主要面向有大规模AI计算需求的企业客户。

一句话介绍：是集成多家大模型的管理平台，是一个支持多种大模型的 api接口管理 & 分发系统，类似于 One-API

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2.都有哪些大模型

模型广场 https://cloud.siliconflow.cn/models

热门模型：Llama3、智谱glm-4、通义千问-7b、Deepseek 都有，详见模型广场介绍。
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3.说说咋用啊

3.1 新建API秘钥

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得到你的Api-key： sk-pkyanxxxxxxwecje

3.2 选模型

我选 通义千问2.5-7b
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3.2.1 在线体验

就能直接对话了哈
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3.2.2 API文档

要把大模型跟你的代码结合，必须用API了哈。

比如 对话对话请求、图片生成请求、语音转文本请求等
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3.3 写代码

以文本对话请求为例

直接复制，改content中的内容即可
设置内容，生成代码，再复制

设置好以上内容（其他参数按需配置,如temperature等），下面自动生成代码

复制到你的本地代码中

import requestsurl = "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions"payload = {"model": "Pro/THUDM/glm-4-9b-chat","messages": [{"role": "user",		# 你扮演的角色是用户"content": "你好"	# 你跟大模型对话的内容}]
}
headers = {"Authorization": "Bearer sk-svxxxxxxxxxzpeg",	# 替换为你的Api-key"Content-Type": "application/json"
}response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

注意：Authorization 后面的 Bearer 不要删！！！Bearer 后面才是你的Api-key

输出内容如下

{“id”:“0192b8705d534238200e68ee63d7c1d7”,“object”:“chat.completion”,“created”:1729671224,“model”:“Pro/THUDM/glm-4-9b-chat”,“choices”:[{“index”:0,“message”:{“role”:“assistant”,“content”:“\n你好👋！有什么可以帮助你的吗？”},“finish_reason”:“stop”}],“usage”:{“prompt_tokens”:6,“completion_tokens”:11,“total_tokens”:17},“system_fingerprint”:“”}

我只想看大模型返回的内容呢？
把大模型返回的response的内容加工一下

import requests
import json
url = "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions"payload = {"model": "Pro/THUDM/glm-4-9b-chat","messages": [{"role": "user","content": "你好"}]
}
headers = {"Authorization": "Bearer sk-svxxxxxxxxxzpeg","Content-Type": "application/json"
}response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)# 假设 response 是你从API获取的响应对象
response_text = response.text# 将响应文本解析为JSON对象
response_json = json.loads(response_text)# 获取 content 字段的值
content = response_json['choices'][0]['message']['content']# 输出 content
print(content)

得到如下
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以上就是全部内容啦！你学废了吗？

通过我的链接注册的，发我截图，再送一个500万token的Api-key，先到先得！