在数字化的浪潮中，数据和算法已成为推动创新的双轮驱动。对于许多热衷于探索人工智能深度的小伙们来说，本地部署大模型往往是一道难以逾越的门槛。它不仅需要昂贵的硬件支持，还伴随着复杂的配置和维护工作。但现在，SiliconCloud（硅基流动）平台的出现，为这一难题提供了全新的解决方案。

SiliconCloud，一个专为AI爱好者和开发者设计的云服务平台，它不仅提供了免费的使用机会，还支持调用10B以下的小模型，让每一位小伙伴都能轻松上手，无需担心环境的限制。

SiliconCloud的平台直接使用API调用相关的大模型，确保了模型运行的稳定性和高效性。这意味着，无论你身处何地，只要有网络连接，就能随时随地访问平台，进行模型的训练和测试。这种灵活性，极大地降低了使用门槛，让AI技术的探索变得更加触手可及。

其次，SiliconCloud通过简单的API接口，用户可以快速集成小模型到自己的项目中，实现各种智能化的功能。这种便捷的操作方式，不仅节省了大量的开发时间，还让非专业人士也能体验到AI的魅力。

更重要的是，SiliconCloud平台注重用户体验，提供了详尽的文档支持和社区交流。无论你在使用过程中遇到任何问题，都能在社区中找到答案，或是得到其他用户和专家的帮助。这种开放和共享的精神，让SiliconCloud不仅仅是一个服务平台，更是一个充满活力的AI技术交流社区。

对于那些没有环境本地部署大模型的小伙伴们来说，SiliconCloud无疑是一个理想的选择。它不仅解决了硬件和环境的限制，还提供了丰富的资源和支持，让你能够专注于模型的创新和应用。在这里，每一次尝试都是一次新的发现，每一次探索都能带来意想不到的惊喜。

总之，SiliconCloud（硅基流动）平台以其免费、高效、便捷的特点，正成为越来越多AI爱好者的首选。它不仅降低了人工智能技术的门槛，还激发了更多人对于AI技术的兴趣和热情。如果你也对AI充满好奇，渴望在智能化的世界中留下自己的足迹，那么不妨来SiliconCloud一试，开启你的AI之旅吧！

 下面是本人在使用SiliconCloud平台的模版代码，我当时的任务是做零样本知识抽取，大家可以参考参考

使用代码的模版，通过替换此模版，能够直接使用SiliconCloud（硅基流动）的相应产品，很方便。

from openai import OpenAI
import json

client = OpenAI(api_key="你的cdkey", base_url="https://api.siliconflow.cn/v1")

#可选开源模型（免费） 网站：siliconflow.cn
"""
    Qwen/Qwen2-7B-Instruct (32K)

    Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct (32K)

    Qwen/Qwen1.5-7B-Chat (32K)

    THUDM/glm-4-9b-chat (32K)

    THUDM/chatglm3-6b (32K)

    01-ai/Yi-1.5-9B-Chat-16K (16K)

    01-ai/Yi-1.5-6B-Chat (4K)

    internlm/internlm2_5-7b-chat-Instruct-v0.2 (32K)

    google/gemma-2-9b-it (8K)

    meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct (8K)

    mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 (32K)
"""

# 示例数据
example = {
    "id": 0,
    "instruction": {
        "instruction": "你是一个图谱实体知识结构化专家。根据输入实体类型(entity type)的schema描述，从文本中抽取出相应的实体实例和其属性信息，不存在的属性不输出, 属性存在多值就返回列表，并输出为可解析的json格式。",
        "schema": [
            {
                "entity_type": "运动员",
                "attributes": {
                    "运动项目": "体育运动中的特定活动或比赛。",
                    "主要奖项": "因卓越表现而获得的荣誉性奖项。",
                    "毕业院校": "人物所毕业的学校。",
                    "出生地": "人物出生的具体地点。"
                }
            }
        ],
        "input": "叶乔波，女，1964年6月3日出生于吉林省长春市 。中国女子速滑运动员。北京冬奥组委运动员委员会委员 。 10岁进入长春市业余体校速滑班，12岁入选八一速滑队。1991年首次夺得500米短道速滑世界冠军；1992年获第十六届冬奥会两枚银牌 ，为中国冬季项目实现冬奥会上奖牌零的突破。同年在挪威举行的世界短距离速滑锦标赛上，获女子1000米速滑冠军，并夺得女子全能世界冠军，成为中国和亚洲第一个短距离速滑全能世界冠军；至1993年春季赛事结束，她共获得14个世界冠军，其中包括全部女子500米速滑金牌，创造了世界冰坛的“大满贯”战绩；1994年带伤夺得第17届冬奥会女子1000米速滑铜牌 ；冬奥会后因伤退役。1994年结束运动员生涯。 2000年清华大学经管学院毕业，少将（2006年晋升）。 2021年12月，由叶乔波等55位世界冠军共同唱响《我们北京见》MV发布。"
    },
    "output": {
        "运动员": {
            "叶乔波": {
                "运动项目": "速滑",
                "主要奖项": ["500米短道速滑世界冠军", "第十六届冬奥会两枚银牌", "女子1000米速滑冠军", "女子全能世界冠军", "全部女子500米速滑金牌", "第17届冬奥会女子1000米速滑铜牌"],
                "毕业院校": "清华大学经管学院",
                "出生地": "吉林省长春市"
            }
        }
    }
}

# 从示例中获取"instruction"、"schema"和"input"的值
ex_instruction = example['instruction']
ex_output = example['output']

# 将这些值转换为一个可以发送给OpenAI的消息
ex_message =  json.dumps(ex_instruction, ensure_ascii=False) + json.dumps(ex_output, ensure_ascii=False) 

# 读取json文件
with open('new_output_deepseek_cot.json', 'r', encoding='utf-8') as file:
    lines = file.readlines()

# 创建一个新的json文件
with open('new_output_deepseek_cot2.json', 'w', encoding='utf-8') as new_file:
    # 遍历每一行
    for line in lines:
    # 解析JSON字符串
        data = json.loads(line)

        # 获取"instruction"字段的值
        instruction = data['instruction']
        yuan_output = data['output']
        # 将"instruction"字段的值转换为一个可以发送给OpenAI的消息
        message = '[INST] ' + instruction + '[/INST]'
        
        # tmp = "You are a helpful assistant. 你是一个乐于助人的助手。按照要求输出内容，不要有多余的解释和输出，保留原文，输出前检查答案是否来自原文,补全上次的抽取结果,重新完成本次任务。样例为：" + ex_message + ' 上次抽取结果为：' + yuan_output + " 输入为" + message
        # print(tmp)
        # exit()
        try:
            # 使用OpenAI生成新的"output"
            response = client.chat.completions.create(
                model='Qwen/Qwen2-7B-Instruct',
                messages=[
                    {"role": "user", "content": "You are a helpful assistant. 你是一个乐于助人的助手。按照要求输出内容，不要有多余的解释和输出，保留原文，输出前检查答案是否来自原文,补全上次的抽取结果,重新完成本次任务。样例为：" + ex_message + ' 上次抽取结果为：' + yuan_output + " 输入为" + message},
                ],
                stream=True
            )
            
        except :
            print(f"Skipped due to error: {data['id']}")
            continue

        # 获取生成的"output"
        # new_output = response.choices[0].message.content
        
        new_output = ''
        for chunk in response:
            if chunk.choices[0].delta.content != None:
                new_output += chunk.choices[0].delta.content

        # 去除 `json 和 `
        new_output = new_output.replace('```json', '').replace('```', '')
        print(new_output)
        # exit()
        
        # 将新的"output"添加到数据中
        data['output'] = new_output

        # 将数据写入新的json文件
        new_file.write(json.dumps(data, ensure_ascii=False) + '\n')

        # Skipped due to error: 334

推荐没有环境本地部署大模型的小伙伴们都来使用这个免费平台，调用api来使用10B以下的小模型