AI 大模型实战:开源模型调用与全模态应用开发
一、当下 AI 大模型核心热点
1. 全模态成主流
昆仑万维的 SkyReels V4 视频大模型实现音画一体生成,Mureka V9 音乐大模型支持创作意图精准落地。AI 从单一文本生成进入文本 / 图像 / 音频 / 视频全模态创作时代。
2. 开源 API 全面开放
昆仑天工的 SkyText(文本生成)、SkyCode(代码生成)等模型开源,无需自建大模型,通过简单 API 就能实现商用级 AI 功能。
3. 提示词工程成核心技能
用好大模型的关键不再是'会不会用',而是'会不会问'。结构化提示词能让大模型从基础能力不足变身高效助手。
4. AI 辅助开发普及
SkyCode 等编程大模型支持多语言代码生成,结合提示词工程,能大幅降低开发成本,提升开发效率。
pip install transformers torch requests gradio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
二、实战:昆仑天工 SkyText 开源模型调用
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,而且无需申请密钥,可直接商用,是新手入门的最佳选择。
2.1 基础调用:文本续写与古诗生成
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。
这里需要注意,现代 Transformer 模型推荐使用 AutoModelForCausalLM 而非旧版的 GPT2LMHeadModel,兼容性更好。
# -*- coding: utf-8 -*-
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextGenerationPipeline
# 加载模型和分词器,2.6B 版本替换为 SkyWork/SkyTextTiny
model_name = "SkyWork/SkyTextTiny"
model = AutoModelForCausalLM.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[][])
input_str2 =
result2 = text_generator(
input_str2,
max_new_tokens=,
do_sample=,
temperature=
)
(, result2[][])

