调用说明

只有当“预置服务 > 免费服务”有免费token额度或在免费有效期内、“预置服务 > 商用服务”页签的付费状态为“已开通”、或者自定义接入点的状态为“使用中”时，预置服务才可被成功调用。

更完整的请求参数及鉴权信息，请参考图片生成。

服务调用产生的内容由AI生成，不代表ModelArts Studio观点，平台不保证其合法性、真实性、准确性，不承担相关法律责任。

步骤一：获取API Key

在调用MaaS的模型服务时，需要填写API Key用于接口的鉴权认证。请创建新的API Key或使用已有API Key。关于如何创建API Key，请参见在ModelArts Studio（MaaS）管理API Key。

步骤二：复制调用示例并替换接口信息、API Key

表1 接口信息
名称	说明	取值
API地址	调用图片生成的API地址。	https://api.modelarts-maas.com/v1/images/generations
model参数	model参数调用名称。	在“预置服务 > 商用服务”页签的服务名称左侧，单击图标，在“model参数”列可以查看取值。更多信息，请参见在ModelArts Studio（MaaS）预置服务中开通商用服务。在“预置服务 > 自定义接入点”页签的“model参数”列查看取值。更多信息，请参见在ModelArts Studio（MaaS）预置服务中创建自定义接入点。

SDXL模型的文本提示词“prompt”参数需配置为英文。

Rest API的示例代码如下。

Python示例

import requests 
import json

if __name__ == '__main__': 
    url = "https://api.modelarts-maas.com/v1/images/generations" # API地址 
    api_key = "MAAS_API_KEY"  # 把yourApiKey替换成已获取的API Key  

    # Send request. 
    headers = { 
        'Content-Type': 'application/json', 
        'Authorization': f'Bearer {api_key}'  
    } 
    data = {
        "model": "stable-diffusion-xl",  # model参数 
        "prompt": "A cartoon-style cat that is skiing.",   # SDXL模型当前仅支持英文
        "size": "1024x1024",
        "guidance_scale": 3
    }    
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data), verify=False)

    # Print result. 
    print(response.status_code) 
    print(response.text)

cURL示例

curl -X POST https://api.modelarts-maas.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $MAAS_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "stable-diffusion-xl",
    "prompt": "A cartoon-style cat that is skiing.",
    "size": "1024x1024",
    "guidance_scale": 3
}'

OpenAI SDK示例代码如下。

from openai import OpenAI

base_url = "https://api.modelarts-maas.com/v1"  # API地址
api_key = "MAAS_API_KEY"  # 把MAAS_API_KEY替换成已获取的API Key

client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)

response = client.images.generate(
    model="stable-diffusion-xl",
    prompt="A cartoon-style cat that is skiing.",
    size="1024x1024",
    extra_body= {
        "guidance_scale": 3
    }
)

print(response.data[0].b64_json)