调用蓝耘Maas平台大模型API打造个人AI助理实战

目录

• 前言
• 需求分析与环境配置
• • 明确需求
  • 环境准备
  • • 选择合适的大模型
    • 蓝耘Mass平台介绍
    • API调用
    • • 大模型API介绍
      • API 调用流程
      • 可交互AI助理开发
      • 总结

        前言

        大数据时代，个人隐私很难得到保障，如果我们需要借助大模型解决一些私人问题，又不想隐私被泄露和所用的大模型公司收集，这里我提供一个解决方案：调用大模型的API实现一个本地化个人ai助理帮助我们解决问题，这是一个很好的解决办法。本次实验主要是借助蓝耘的Maas平台来调用大模型API，打造专属的AI助理。

        需求分析与环境配置

        在开始动手实验之前，我们首先要明确我们的需求和进行环境配置。不清楚需求，干起活就会没有清晰的思路，没有好环境，就没有办法实现我们的AI助理。

        明确需求

        • 功能层面， AI 助理需要能够精准理解我们的私人问题，并根据我们个人情况能给出准确且详细的解答。
        • 数据层面，涉及私人数据，我们要确保所有输入给AI 助理的数据仅在本地环境中处理，不会被上传至外部服务器。
        • 交互层面，有可视化图形界面窗口，AI 助理应该具备自然流畅的对话风格，并且响应迅速。

          环境准备

          注册蓝耘平台账号

          如果还未拥有蓝耘平台账号的小伙伴，需前往蓝耘平台官网注册一下账号。(https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131)

          获取 API 密钥

          成功登录蓝耘平台后，点击Maas平台找到 “API KEY管理” 选项，点击 “创建API KEY” 平台将为你生成一串唯一的 API 密钥。这串密钥是你调用蓝耘 Maas 平台 API 的重要凭证，务必妥善保管，切勿向他人透露，以免造成安全风险。

          

          

          选择合适的大模型

          蓝耘 Maas 平台提供了多种大模型供选择，如 DeepSeek - R1、DeepSeek - V3、QwQ - 32B 等。

          每个模型在自然语言处理、图像识别、代码生成等方面各有专长。鉴于我们打造个人 AI 助理主要用于处理文本类的私人问题，在自然语言处理方面表现卓越的 DeepSeek - R1 模型是不错的选择。它具备强大的语义理解能力，能深入剖析我们输入的问题，并生成高质量的回答。

          在平台的模型介绍页面，我们可详细了解各模型的特点、适用场景以及调用价格（蓝耘平台会免费赠送超千万 Token，并且长期有效，可以支持我们使用很长一段时间），综合评估后确定符合自身需求的模型。

          蓝耘Mass平台介绍

          考虑到有些读者可能不了解Mass平台究竟是什么，这里做简单介绍。

          

          MaaS 平台即 “模型即服务”（Model as aService）平台，是一种依托云计算的人工智能服务模式。模型即服务（MaaS）平台面向企业开发者、创业者及非技术背景用户，提供开箱即用的热门AI模型服务，支持零代码体验、API快速集成与灵活计费，降低AI应用开发门槛，加速业务创新。允许用户通过API接口或其他方式访问和使用预先训练好的机器学习模型，无需自己从头开始训练模型，使得即使没有深厚机器学习背景的用户也能享受到高水平的AI技术支持。（引用蓝耘官方介绍）

          平台也支持各种文本、图像、视频大模型的选择。

          

          也可以在体验中心，直接体验模型。

          

          API调用

          完成上述需求分析与环境配置后，接下来进入更关键的 API 调用与功能实现环节。

          大模型API介绍

          大模型API是大模型对外提供服务的接口。通过API，开发者不需要了解大模型复杂的内部结构和运行机制，就能将大模型强大的功能集成到自己的应用、系统中。同时我们也可以调用大模型的API对模型进行微调、推理训练等。

          API 调用流程

          确定调用方式​

          蓝耘 Maas 平台为开发者提供了清晰且便捷的 API 调用方式。以常见的 HTTP 请求为例，我们可以借助各类编程语言中的 HTTP 请求库来发起调用。在 Python 语言中，常用的requests库能够方便地构造请求。我们要根据所选大模型 API 的要求，确定请求的 URL 地址。

          构造请求参数​

          请求参数是 API 调用的关键部分，它决定了我们向大模型传递的信息以及期望得到的响应形式 。​

          • 认证信息：将之前获取的蓝耘平台 API 密钥包含在请求头中，获取调用权限。
          • 模型相关参数：指定要调用的具体模型名称，在请求参数中明确设置模型参数。根据需求设置生成文本的最大长度（max_tokens），如设置为 200，意味着大模型生成的回答不超过 200 个 token；控制生成文本的随机性（temperature），取值范围在 0 - 1 之间，这里设置为 0.7，生成的文本会相对更具多样性。

            Python 使用requests库调用蓝耘 Maas 平台大模型 API 代码：

            import requests
            url = "https://maas-api.lanyun.net/v1/chat/completions"
            headers = {
                "Content-Type": "application/json",
                "Authorization": "Bearer 这里改成自己的API密钥"
            }
            data = {
                "model": "/maas/deepseek-ai/DeepSeek-R1",
                "messages": [
                    {
                        "role": "system",
                        "content": "You are a helpful assistant."
                    },
                    {
                        "role": "user",
                        "content": "Hello!"
                    }
                ]
            }
            response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
            if response.status_code == 200:
                result = response.json()
                print(result)
            else:
                print(f"请求失败，状态码: {response.status_code}")
            

            不懂的朋友可以再看看官方文档，想快速实现的也可以直接用我的代码。

            

            利用Jupyter Notebook环境我们先试试，模型API是否调用成功

            

            AI助理回答：Hello! How can I assist you today? 😊

            调用的deepseek-r1模型API，deepseek也是有深度思考和正常输出的，还给我们回复了一个微笑的可爱表情包。看来已经进入助理角色了。

            可交互AI助理开发

            上面那个界面，对于不懂代码的用户来说，比较不友好，我们要开发的是在UI窗口能直接用自然语言进行交互的AI助理。这次开发环境是 VS code，用python代码实现。

            1.首先是蓝耘Mass平台API调用,进行设置API信息，这一步是我们调用大模型的关键

            self.api_url = "https://maas-api.lanyun.net/v1/chat/completions"
            self.api_key = "请替换为您的实际API密钥"  # 请替换为您的实际API密钥
            

            API调用主要是用到python的requests库,因为这个库是python的第三方库，我们本地可能并没有安装，调用的时候就会报错。

            

            别担心，我们只需要在终端输入命令

            pip install requests

            就能完成库的安装，看见有“Successfully installed”就是安装成功了。

            

            2.选择需要调用的模型为deepseek -r1模型，并且给模型设置身份为私人助理

             headers = {
                            "Content-Type": "application/json",
                            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}"
                        }
                        
                        data = {
                            "model": "/maas/deepseek-ai/DeepSeek-R1",
                            "messages": [
                                {
                                    "role": "system",
                                    "content": self.system_role
                                },
                                {
                                    "role": "user",
                                    "content": user_message
                                }
                            ]
                        }
                        
            

            这里可以看到，我们给模型的身份和我们自己的身份。

             # 初始化对话
               self.append_message("系统", "私人助理已就绪，请问有什么可以帮您？")
                    
             # 设置系统角色
              self.system_role = "你是一位专业的私人助理，负责帮助用户处理各种事务。你的回答应该简洁、专业且友好。"
            

            

            3.交互窗口的开发

            主窗口和基本的设置，将窗口大小设置为600*500的块

            self.root.geometry("600x500")
            

            用户输入区域（输入框+发送按钮）

            # 输入框框架
            self.input_frame = tk.Frame(root)
            self.input_frame.pack(padx=10, pady=5, fill=tk.X)
            # 输入框
            self.user_input = tk.Entry(self.input_frame)
            self.user_input.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.X, expand=True)
            self.user_input.bind("", self.send_message)  # 绑定回车键发送
            # 发送按钮
            self.send_button = tk.Button(self.input_frame, text="发送", command=self.send_message)
            self.send_button.pack(side=tk.RIGHT)
            

            消息显示功能实现

            def append_message(self, sender, message):
                self.chat_history.configure(state='normal')
                self.chat_history.insert(tk.END, f"{sender}: {message}\n\n")
                self.chat_history.configure(state='disabled')
                self.chat_history.see(tk.END)  # 自动滚动到底部
            

            消息发送功能实现

            def send_message(self, event=None):
                user_message = self.user_input.get()
                if not user_message.strip():
                    return
                self.append_message("你", user_message)
                self.user_input.delete(0, tk.END)
                
                # 禁用控件防止重复发送
                self.send_button.config(state=tk.DISABLED)
                self.user_input.config(state=tk.DISABLED)
                
                # 使用线程发送请求
                threading.Thread(target=self.get_ai_response, args=(user_message,)).start()
            

            上面就是我们实现的主要代码了，现在运行看看效果。

            

            最上面是整个窗口的名字“Deepseek-R1 私人助理”，初始时，系统会告诉我们他是你的私人助理，并且询问你是否需要帮助，下面的框可以输入我们的请求，比如我下面的prompt“你好，现在是晚饭时间，为我推荐清淡且富有营养的晚餐”，点击右下角的发送按钮，发送请求就好。

            

            现在，是不是已经开始期待我们的私人助理会给出怎么样的回答了，一起看看吧。（十几秒的时间AI助理就能给我们回复，还是很快的，不需要像本地部署的大模型一样要等很久才能收到回复）

            

            我们的小助理给出了一份很不错的食谱，接下来告诉小助理我们的忌口食物和喜爱食物，让他调整食谱。小助手根据我的喜好为我提供了新食谱，考虑到营养问题，把一日三餐的食都提供了，还告诉我应该怎么搭配，怎么食用。真所谓考虑的面面俱到，我对我的小助理非常满意。

            这里我们的小助手是有长记忆的，可以支持进行多轮对话，不用担心token不够，蓝耘平台给我们提供了免费的千万token。

            4.可调整：

            • 窗口界面可根据自己的喜好进行调整美化。
            • 可以根据自己的喜好对助手回复风格进-行设置，还可以让助手扮演自己喜欢的角色。
            • 模型可更换，用完了deepseek-r1的token也可以换成其他的。

              

              平台可以看到调用API的数量和token用量，实时监控并更新，方便我们查看

              

              5.为了让更多人都能轻松实现这一AI私人助理，我决定把完整的代码分享给大家。

              import tkinter as tk
              from tkinter import scrolledtext, messagebox
              import requests
              import threading
              class AIChatApp:
                  def __init__(self, root):
                      self.root = root
                      self.root.title("DeepSeek-R1 私人助理")
                      self.root.geometry("600x500")
                      
                      # 设置API信息
                      self.api_url = "https://maas-api.lanyun.net/v1/chat/completions"
                      self.api_key = "请替换为您的实际API密钥"  # 请替换为您的实际API密钥
                      
                      # 创建聊天历史显示区域
                      self.chat_history = scrolledtext.ScrolledText(root, wrap=tk.WORD, state='disabled')
                      self.chat_history.pack(padx=10, pady=10, fill=tk.BOTH, expand=True)
                      
                      # 创建用户输入区域
                      self.input_frame = tk.Frame(root)
                      self.input_frame.pack(padx=10, pady=5, fill=tk.X)
                      
                      self.user_input = tk.Entry(self.input_frame)
                      self.user_input.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.X, expand=True)
                      self.user_input.bind("", self.send_message)
                      
                      self.send_button = tk.Button(self.input_frame, text="发送", command=self.send_message)
                      self.send_button.pack(side=tk.RIGHT)
                      
                      # 初始化对话
                      self.append_message("系统", "私人助理已就绪，请问有什么可以帮您？")
                      
                      # 设置系统角色
                      self.system_role = "你是一位专业的私人助理，负责帮助用户处理各种事务。你的回答应该简洁、专业且友好。"
                  
                  def append_message(self, sender, message):
                      self.chat_history.configure(state='normal')
                      self.chat_history.insert(tk.END, f"{sender}: {message}\n\n")
                      self.chat_history.configure(state='disabled')
                      self.chat_history.see(tk.END)
                  
                  def send_message(self, event=None):
                      user_message = self.user_input.get()
                      if not user_message.strip():
                          return
                          
                      self.append_message("你", user_message)
                      self.user_input.delete(0, tk.END)
                      
                      # 禁用发送按钮和输入框，避免重复发送
                      self.send_button.config(state=tk.DISABLED)
                      self.user_input.config(state=tk.DISABLED)
                      
                      # 在新线程中发送请求，避免界面冻结
                      threading.Thread(target=self.get_ai_response, args=(user_message,)).start()
                  
                  def get_ai_response(self, user_message):
                      try:
                          headers = {
                              "Content-Type": "application/json",
                              "Authorization": f"Bearer {self.api_key}"
                          }
                          
                          data = {
                              "model": "/maas/deepseek-ai/DeepSeek-R1",
                              "messages": [
                                  {
                                      "role": "system",
                                      "content": self.system_role
                                  },
                                  {
                                      "role": "user",
                                      "content": user_message
                                  }
                              ]
                          }
                          
                          response = requests.post(self.api_url, headers=headers, json=data)
                          
                          if response.status_code == 200:
                              result = response.json()
                              ai_response = result.get('choices', [{}])[0].get('message', {}).get('content', "未能获取有效回复")
                              self.append_message("助理", ai_response)
                          else:
                              self.append_message("系统", f"请求失败，状态码: {response.status_code}")
                              messagebox.showerror("错误", f"API请求失败: {response.status_code}")
                      
                      except Exception as e:
                          self.append_message("系统", f"发生错误: {str(e)}")
                          messagebox.showerror("错误", f"发生异常: {str(e)}")
                      
                      finally:
                          # 重新启用发送按钮和输入框
                          self.root.after(0, lambda: [
                              self.send_button.config(state=tk.NORMAL),
                              self.user_input.config(state=tk.NORMAL),
                              self.user_input.focus()
                          ])
              if __name__ == "__main__":
                  root = tk.Tk()
                  app = AIChatApp(root)
                  root.mainloop()
              

              总结

              在大数据隐私风险下，我们可以尝试利用蓝耘 Maas 平台调用大模型 API 实现打造本地化 AI 助理，保护隐私数据不被泄露。通过 Python 代码实现 API 调用，开发带 UI 的交互助理，支持多轮对话。重中之重是蓝耘平台免费送超千万长期有效 Token，降低使用成本，为隐私保护下的智能问题解决提供新方案，为我们的AI助理实现提供了坚实的保障。

              

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