介绍 AI 大模型开发实战，涵盖全模态趋势及开源 API 应用。重点演示了如何使用 Python 和 Hugging Face 库调用昆仑天工 SkyText 模型进行文本续写与古诗生成，并封装轻量级聊天机器人。文章还分析了当前主流大模型的研究成果与发展方向，包括多模态处理、MoE 架构及智能体开发，旨在帮助开发者降低门槛，利用 AI 提升效率。
# 安装必备依赖
pip install transformers torch requests gradio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
昆仑天工的 SkyText 是基于百亿级大语言模型的中文文本生成工具，支持聊天、问答、文案创作、古诗生成等多种功能，是新手入门的最佳选择。
直接使用 Hugging Face 的 transformers 库调用，支持小参数量的 SkyTextTiny(2.6B) 和大参数量的 SkyText(13B)，新手建议先用 2.6B 版本，运行速度更快：
# -*- coding: utf-8 -*-
from transformers import GPT2LMHeadModel
from transformers import AutoTokenizer
from transformers import TextGenerationPipeline
# 加载模型和分词器，2.6B 版本替换为 SkyWork/SkyTextTiny
model_name = "SkyWork/SkyTextTiny"
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
# 初始化文本生成管道，device=0 使用 GPU，无 GPU 设为 -1
text_generator = TextGenerationPipeline(model, tokenizer, device=-1)
# 案例 1：中文文本续写
input_str1 = "2026 年 AI 大模型的发展趋势是"
result1 = text_generator(
input_str1,
max_new_tokens=50,
do_sample=True,
top_k=50,
temperature=0.7
)
print("【文本续写结果】\n", result1[0]['generated_text'])
# 案例 2：古诗生成
input_str2 = "床前明月光，疑是地上霜。续写古诗，风格贴合原诗"
result2 = text_generator(
input_str2,
max_new_tokens=30,
do_sample=False,
temperature=0.2
)
print("\n【古诗生成结果】\n", result2[0]['generated_text'])
基于 SkyText 封装一个轻量聊天机器人，支持多轮对话，可直接集成到自己的项目中：
class SkyTextChatBot:
def __init__(self, model_name="SkyWork/SkyTextTiny"):
self.model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
self.generator = TextGenerationPipeline(self.model, self.tokenizer, device=-1)
self.history = []
def chat(self, question, max_new_tokens=100):
# 拼接对话历史
input_str = "".join([f"用户：{h[0]}\nAI：{h[1]}\n" for h in self.history]) + f"用户：{question}\nAI："
# 生成回答
result = self.generator(
input_str,
max_new_tokens=max_new_tokens,
do_sample=True,
temperature=0.6
)
answer = result[0]['generated_text'].replace(input_str, "")
# 更新对话历史
self.history.append((question, answer))
if len(self.history) > 5:
self.history.pop(0)
return answer
if __name__ == "__main__":
bot = SkyTextChatBot()
while True:
q = input("你：")
if q in ["退出", "结束", "q"]:
print("AI：再见！")
break
a = bot.chat(q)
print(f"AI：{a}")
当前 AI 大模型研究成果核心围绕'降低应用门槛、提升场景适配能力、挖掘实际价值'三大目标展开：轻量化、多模态、大上下文成为标配，架构创新取代参数堆砌。
基于视频大模型、音乐大模型 API，实现文本生成视频/音频，这是内容创作的核心风口。
将轻量模型部署到本地服务器或嵌入式设备，结合 Gradio 封装成 Web 应用，提供私有化 AI 服务。
基于超级智能体框架，开发多模态智能体，实现'理解需求→调用工具→生成结果→优化反馈'的闭环。
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