在当今数据爆炸的时代，高效处理大规模文档成为企业和个人的重要需求。豆包大模型的API以其低廉的价格和强大的处理能力，为这一需求提供了有力的支持。本文将详细介绍如何在Linux服务器上配置和使用豆包大模型的API，以处理200万字的文档。通过具体的Python代码示例，我们将展示如何安装必要的库、设置API密钥，并调用API进行文档处理。
一、前言：
现在大模型api价格越来越便宜了，豆包大模型分为 lite 和 pro， 其中pro 32k 大模型的 api 价格在 0.0008元/千tokens，作为普通人能够用非常低的价格享受世界上最先进的科技，让我惊叹于技术的发展。
刚好手上有差不多200w字的文档要处理，我们这里选择 Doubao-pro-32k 的模型，换算成人民币差不多两块钱（再次震惊）。
备注：这篇文章要求一点点基础，这里默认你在 Linux 服务器上操作、已经有Conda 环境、Python 版本大于 3.7、会基础的 Linux 命令、并且看得懂简单的 Python代码。
二、配置环境
直接在 Windows 上安装豆包的库会报错：
note:Thiserrororiginatesfromasubprocess,andislikelynotaproblemwithpip.ERROR:Failedbuildingwheelforvolcengine-python-sdkRunningsetup.pycleanforvolcengine-python-sdkFailedtobuildvolcengine-python-sdkERROR:Couldnotbuildwheelsforvolcengine-python-sdk,whichisrequiredtoinstallpyproject.toml-basedprojects
这是因为Windows 系统有最长路径限制，解决办法是自己看官方文档。我们这里还是以 Ubuntu 为例，在命令行输入：
pipinstall\'volcengine-python-sdk[ark]\'
从控制台获取api key：
复制以后将 ARK_API_KEY 设置为全局变量，在命令行输入：
exportARK_API_KEY=\"你刚才创建的API-key\"
然后我们去创建“模型推理接入点”：登录火山方舟平台，点击左侧导航栏中的【在线推理】，点击【 创建推理接入点 】。
然后复制生成的ENDPOINT_ID
在命令行输入：
exportENDPOINT_ID=\"你的ENDPOINT_ID\"
这样就完成了环境配置
三、调用 API
执行代码：
fromvolcenginesdkarkruntimeimportArkimportosclient=Ark()print(\"-----standardrequest-----\")completion=client.chat.completions.create(model=os.getenv(\'ENDPOINT_ID\'),messages=[{\"role\":\"system\",\"content\":\"你是豆包，是由字节跳动开发的AI人工智能助手\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"常见的十字花科植物有哪些？\"},],)print(completion.choices[0].message.content)成功输出：
-----standardrequest-----十字花科是一个较大的科，包含许多常见的蔬菜和花卉。以下是一些常见的十字花科植物：-**蔬菜**：-**白菜类**：包括大白菜、小白菜、菜心等。-**甘蓝类**：如结球甘蓝（卷心菜）、羽衣甘蓝、抱子甘蓝等。-**芥菜类**：有茎用芥菜（榨菜）、叶用芥菜（雪里蕻）、根用芥菜（大头菜）等。-**萝卜类**：常见的有红萝卜、白萝卜、青萝卜等。-**其他**：还有花椰菜（菜花）、西兰花、油菜、荠菜等。-**花卉**：-**紫罗兰**：是十字花科紫罗兰属的二年生或多年生草本植物，花朵通常为紫色。-**桂竹香**：属于十字花科桂竹香属，是一种多年生草本植物，花色丰富，有黄色、橙色、红色等。-**诸葛菜**：又名二月兰，是十字花科诸葛菜属的一年或二年生草本植物，蓝紫色的花在每年的4-5月盛开。-**香雪球**：是十字花科香雪球属的多年生草本植物，花朵小而密集，呈白色、淡紫色或紫红色。这只是十字花科植物的一小部分，该科还包括许多其他的蔬菜和花卉。十字花科植物的特点是花朵呈十字形排列，果实为角果。这些植物在人们的生活中具有重要的经济和观赏价值。
参考：
https://www.volcengine.com/docs/82379/1263279
https://www.volcengine.com/docs/82379/1263482
总结
本文详细介绍了在Linux服务器上配置和使用豆包大模型API的方法，以处理大规模文档。通过安装volcengine-python-sdk库、设置API密钥和创建模型推理接入点，我们成功地调用了豆包大模型的API，并通过Python代码示例展示了其强大的文档处理能力。豆包大模型的API价格低廉，pro 32k 大模型的 api 价格仅为 0.0008元/千tokens，处理200万字的文档只需约两元。这使得企业和个人能够以极低的成本实现高效的文档处理，大大提升了工作效率。