调用说明

只有当“预置服务 > 商用服务”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。

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。

由于模型能力限制，bge-m3模型暂不支持设置task和dimensions参数。

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：调用文本向量化模型

复制以下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	调用文本向量化模型的API地址。	https://api.modelarts-maas.com/v1/embeddings
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。

Rest API的示例代码如下。

使用Python调用示例。

import requests
import json

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

    # Send request.
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': f'Bearer {api_key}'
    }
    texts = ["这是一只小猫", "这是一只小狗"]
    data = {
        "model": "bge-m3",  # 模型名称
        "input": texts,  # input类型可为string or string[]
        "encoding_format": "float"  # 取值范围："float","base64"
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data), verify=False)

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

使用cURL调用示例。

curl -X POST "https://api.modelarts-maas.com/v1/embeddings" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $MAAS_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "bge-m3",
    "input": [
      "这是一只小猫",
      "这是一只小狗"
    ],
    "encoding_format": "float"
  }'

使用OpenAI SDK调用示例。

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
texts = ["这是一只小猫", "这是一只小狗"]

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

response = client.embeddings.create(
    model="bge-m3",  # model参数
    input=texts,  # input类型可为string or string[]
    encoding_format="float"  # 取值范围："float","base64"
)

# Print result.
print(response.data)