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本文档主要说明定制化模型发布后获得的API如何使用，如有疑问可以通过以下方式联系我们：

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接口描述

基于自定义训练出的创作模型，实现基于输入文本内容的个性化创作。模型训练完毕后发布可获得定制API。

请求说明

HTTP 方法：POST

请求URL： 请首先在定制化训练平台进行自定义模型训练，完成训练后可在服务列表中查看并获取url。

URL参数：

Header如下：

注意：如果出现336001的错误码很可能是因为请求方式错误，定制化文本分类服务以json方式请求。

Body请求示例：

{
    "text": "<UTF-8编码文本>",
    "max_gen_len": "64"
}

Body中放置请求参数，参数详情请看模型请求参数。

模型请求参数：

请求示例：

# coding=utf-8 import sys import json # 保证兼容python2以及python3 IS_PY3 = sys.version_info.major 

== 3 if IS_PY3: from urllib.request import urlopen from urllib.request import Request from urllib.error

 import URLError from urllib.parse import urlencode from urllib.parse import quote_plus else: import

 urllib2 from urllib import quote_plus from urllib2 import urlopen from urllib2 import Request

 from urllib2 import URLError from urllib import urlencode reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8')

 # 防止https证书校验不正确 import ssl

ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context # 百度云控制台获取到ak，sk以及

 # EasyDL官网获取到URL # ak API_KEY = 'kQWXQ8oe5G5T7ATzXXXXXXXX'

 # sk SECRET_KEY = 'Y30GtHsKzyH6fUUsQl32GvoBXXXXXXXX' # url EASYDL_TEXT_CLASSIFY_URL = "https://aip.

baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/text_gen/lirics_gen" """  TOKEN start """ TOKEN_URL =

 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token' """
    获取token
""" def fetch_token(): params = {'grant_type': 'client_credentials', 'client_id':

 API_KEY, 'client_secret': SECRET_KEY} post_data = urlencode(params) if (IS_PY3):

 post_data = post_data.encode('utf-8') req = Request(TOKEN_URL, post_data) try: f 

= urlopen(req, timeout=5) result_str = f.read() print('success') except URLError 

as err: print(err) if (IS_PY3): result_str = result_str.decode() result = json.loads

(result_str) if ('access_token' in result.keys() and 'scope' in result.keys()):

 if not 'brain_all_scope' in result['scope'].split(' '): print('please ensure 

has check the  ability') exit() return result['access_token'] else: print('please 

overwrite the correct API_KEY and SECRET_KEY') exit() """
    调用远程服务
""" def request(url, data): if IS_PY3: req = Request(url, json.dumps(data).encode

('utf-8')) else: req = Request(url, json.dumps(data)) has_error = False try: f = 

urlopen(req) result_str = f.read() if (IS_PY3): result_str = result_str.decode()

 return result_str except URLError as err: print(err) if __name__ == '__main__':

 # 获取access token token = fetch_token() # 拼接url url = EASYDL_TEXT_CLASSIFY_URL 

+ "?access_token=" + token

    text = "歌名：晴天；歌词：" # 请求接口 # 测试 response = request(url, { 'text':

 text, 'max_gen_len': 128 }) result_json = json.loads(response)['result']

['content'] print('u{0}'.format(result_json))

模型返回参数：

示例样本1：

以歌词创作场景为例，模型输入（入参）为歌词名称，模型输出（出参）为歌词内容，假设训练数据中，输入文本的数据模板的为：“歌名：xxx；歌词：”，输出文本的数据模板为：“xxxx”（xxxx代表生成歌词内容）。

当用户输入：“夏日的海边”

• 入参text字段为：“歌名：夏日的海边；歌词：”
• 出参content为：“故事的小黄花 从出生那年就飘着 童年的荡秋千”

其中，“歌名：”作为样本的前缀，需要固定添加在每一次的请求中，不固定的前缀，将影响模型效果；“歌词：”作为样本的后缀，需要固定添加在每一次的请求中，不固定的后缀，将影响模型效果；

示例输入：

{
	"text": "歌名：夏日的海边；歌词：",
	"max_gen_len": "64"
}

示例返回：

{
	"log_id": "123456",
	"result": [{
		"content": "故事的小黄花 从出生那年就飘着 童年的荡秋千",
		"is_truncate": 0
	}]
}

示例样本2：

以旅行问答场景为例：

• 用户输入：“十月去青海应该带什么？”，则入参text字段为：“问题是：十月去青海应该带什么？答案是：”
• 输出：“带个男朋友”，则content为”带个男朋友“

其中，“问题是：”是前缀、“答案是：”是后缀，前缀避免改为“问题：”或“题目是：”等相关词组，后缀避免改为“答案：”或“回答：”等相关词组；前后缀都需要固定添加在每一次的请求中，否则将影响模型效果。

示例输入：

{
	"text": "问题是：十月去青海应该带什么？答案是：",
	"max_gen_len": "64"
}

示例返回：

{
	"log_id": "123456",
	"result": [{
		"content": "带个男朋友",
		"is_truncate": 0
	}]
}

错误码

若请求错误，服务器将返回的JSON文本包含以下参数：

error_code：错误码。

error_msg：错误描述信息，帮助理解和解决发生的错误。

例如Access Token失效返回：

{
  "error_code": 110,
  "error_msg": "Access token invalid or no longer valid"
}

需要重新获取新的Access Token再次请求即可。