Horati

在本次大模型API开发的学习过程中，我系统性地掌握了从基础配置到多模态开发的全过程。我了解了如何获取 API Key、构造请求参数、使用 Python 库如 requests 或官方 SDK 调用大模型。这一阶段让我熟悉了接口的基本结构与调用流程，为后续实践打下基础。为了学习编写简单的智算应用工具，我尝试了基于文本的自然语言处理任务，如问答、对话、文本摘要等。通过构建 Prompt 并调用语言模型，我体验到了大模型在语言理解与生成方面的强大能力。随后，我学习了多模态的API，接触了图文、音视等多模态接口。模型不仅能处理文字，还能理解图像描述、分析图片内容，极大拓展了智算的边界。
对于图像生成与视觉识别开发，我学习了如图像识别、目标检测与 智算 绘图等能力。例如调用图像生成模型生成海报、头像，调用视觉识别接口进行图像分类，增强了我对图像类API的理解。最后，在音频识别与视频生成开发方面，我学习了语音转文本、文本生成语音、甚至调用视频生成 API 的流程。通过这些练习，我切身体会到多模态大模型在内容创作、智能助手等场景中的实际价值。
总体而言，这次系统学习让我从基础调用逐步深入到多模态开发，增强了我在自然语言、视觉、语音等方面调用大模型 API 的能力。我意识到，大模型不仅是聊天工具，更是通用的智能接口。未来，我将继续探索其在实际项目中的深度融合，提升系统的智能水平和交互体验。