一、调用示例

curl -X 'POST' \'http://ip:8001/v1/completions' \-H 'accept: application/json' \-H 'Content-Type: application/json' \-d '{"model": "qwen-api","prompt": ["讲个中文笑话"],"best_of": 1,"n": 1,"use_beam_search": false,"echo": false,"frequency_penalty": 0.3,"presence_penalty": 0.3,"repetition_penalty": 1.2,"max_tokens": 600,"seed": 0,"stop": "[。！？]","include_stop_str_in_output": true,"stream": false,"temperature": 0.2,"top_p": 0.7,"user": "tmp" 
}'

二、参数介绍

基本参数

• model: 指定使用的语言模型名称或标识符。
• prompt: 提供给模型的输入文本，是字符串或字符串数组。
• stream: 是否流式返回生成的结果。
• stream_options: 流式响应的额外选项。
• temperature: 控制输出随机性的参数，值越低，输出越确定。
• top_p: 核采样，只从累积概率达到此值的最小集合中选择下一个词。
• use_beam_search: 是否使用束搜索算法进行解码。
• top_k: 只考虑最高概率的k个词汇。
• user: 用户ID或其他标识符，可用于跟踪或限制API使用。
• best_of: 从多个候选输出中选择最佳的一个。如果设置为0，则此功能被禁用。
• echo: 默认为false。如果为true，返回结果将包含输入的提示文本。
• 

• 三个惩罚参数

• frequency_penalty: 默认是0.范围[-2, 2]，设置为0.2

      对重复出现的 token 施加惩罚，以减少重复性。

作用：对已经生成的 token 的频率施加惩罚，以减少重复性。

工作原理：当某个 token 在生成的文本中出现得越频繁，它的惩罚就越大，从而降低该 token 再次被选中的概率。

适用场景：适用于希望减少某些 token 过度重复的情况，比如避免生成过于冗长或单调的文本。

• presence_penalty: 默认为0.范围[-2, 2]，设置为0.2

       对已经出现在文本中的新token施加惩罚，以鼓励多样性。

      作用：对新出现的 token 施加惩罚，鼓励模型选择新的 token 而不是已经在文本中出现过的 token。

    工作原理：一旦某个 token 出现了一次，它就会受到惩罚，不论其频率如何。这可以促使模型探索更多的词汇，增加文本多样性。

     适用场景：适用于需要提高文本多样性，避免过多使用相同词汇的情况，特别是在短文本生成中。

• repetition_penalty: 默认为0，范围(0, 2]，设置为1.2。

     在generation_config.json中的值为1.05

     对已生成的单词施加惩罚，避免重复。

     作用：对所有已生成的 token 施加惩罚，特别是那些已经生成过一次或多次的 token。

     工作原理：与 frequency_penalty 类似，但它不仅考虑 token 的频率，还更加强调避免重复，即使 token 只出现了一次也会受到惩罚。

适用场景：特别适合用于防止生成的文本中含有明显的重复片段，如句子或短语的重复。

frequency_penalty 和 presence_penalty 都是为了增加生成文本的多样性，但它们侧重不同：前者关注的是 token 的频率，而后者关注的是 token 是否已经出现过。

repetition_penalty 更像是两者的结合体，它更加严格地惩罚任何已经出现过的 token，有助于避免生成文本中的重复现象。

实际应用中的选择

在实际应用中，您可能需要根据具体的需求和生成文本的特点来调整这些参数。例如：

如果您发现生成的文本中有某些单词或短语反复出现，可以尝试增加 repetition_penalty。

如果生成的文本显得单调且缺乏变化，可以通过适当增加 frequency_penalty 和 presence_penalty 来提升多样性。

对于不同的任务类型（如诗歌创作、新闻摘要等），您可能需要微调这些参数以获得最佳效果。

对理解模型很重要的参数

• logprobs: 如果指定一个正整数值n，将在每个生成的token上返回最可能的n个token及其对数概率。

注：正式环境设置为0，非正式环境用于获取生成文本中每个token的选择依据及其可能的替代选项。这对于分析模型决策过程、调试或理解模型行为非常有用。

token数量

• max_tokens: 模型生成的最大token数量。

1.长度不够导致的结束。因此max_tokens不能设置太小，尽量设置大一些，但不要超过模型的最大值。

Finish_reason输出内容标识，说明：
· normal：输出内容完全由大模型生成，未触发截断、替换
· stop：输出结果命中入参stop中指定的字段后被截断
· length：达到了最大的token数，根据EB返回结果is_truncated来截断
· content_filter：输出内容被截断、兜底、替换为**等。

min_tokens: 最少生成的token数量。

建议，不要设置min_tokens的值，否则模型生成的后半部分内容会乱说。

下面是设置了min_tokens为300，max_tokens为500的场景。

响应格式

• response_format: 默认为text.定义响应格式的结构。支持json_object、text两种格式。

以json_object格式返回，容易出现不满足效果情况。

Stop

• stop: 当生成的文本中遇到这个字符串时停止生成。

含义：指定一个或多个字符串（通常是标点符号、特殊标记或句子结尾），当生成的文本中遇到这些字符串时，生成过程将停止。

作用：主要用于基于字符或字符串匹配来决定生成文本的结束位置。它直接在生成的文本内容上进行匹配，因此非常适合用来标识常见的结束符号，如句号 (.)、换行符 (\n) 或特定的结束标记（例如 [END]）。

应用场景：

当您希望生成的文本在遇到特定的短语或句子结构时结束。

适用于需要精确控制文本结束位置的情况，尤其是当结束标志是明确的字符串时。

其他

• logit_bias: 对特定 token 的 logits 应用偏差值，影响它们的选择概率。
• n: 要生成的完成次数（回复的数量）。
• seed: 随机种子，确保结果可复现。

• min_p: 最小累积概率阈值，与top_p相似但不是基于比例而是绝对概率。
• length_penalty: 默认为1.0.对长序列施加惩罚或奖励。

• early_stopping: 如果设置为true，在达到某个条件时提前终止生成过程。
• stop_token_ids: 停止生成的特殊token ID列表。
• ignore_eos: 忽略结束符号(EOS)，继续生成直到满足其他停止条件。
• skip_special_tokens: 是否跳过特殊token在最终输出中。
• spaces_between_special_tokens: 特殊token之间是否插入空格。

• truncate_prompt_tokens: 输入提示的最大长度，超过则截断。truncate_prompt_tokens必须大于1
• include_stop_str_in_output: 是否在输出中包括停止字符串。
• suffix: 在每次完成的末尾添加的文本。

•       注：不支持，可以理解改参数无效

三、chat/completions与completions对照

序号	v1/chat/completions		v1/completions		备注
	文本对话	例子	文本续写	例子
1	"messages": [		"prompt": [
2	{		],
3	"content": "string",
4	"role": "system",
5	"name": "string"
6	},
7	{
8	"content": "string",
9	"role": "user",
10	"name": "string"
11	},
12	{
13	"content": "string",
14	"role": "assistant",
15	"name": "string",
16	"function_call": {
17	"arguments": "string",
18	"name": "string"
19	},
20	"tool_calls": [
21	{
22	"id": "string",
23	"function": {
24	"arguments": "string",
25	"name": "string"
26	},
27	"type": "function"
28	}
29	]
30	},
31	{
32	"content": "string",
33	"role": "tool",
34	"name": "string",
35	"tool_call_id": "string"
36	},
37	{
38	"content": "string",
39	"role": "function",
40	"name": "string"
41	},
42	],
43	"model": "string",	qwen-api	"model": "string",		指定使用的语言模型名称或标识符
44	"max_tokens": 0,		"max_tokens": 16,		不能设置太小，否则容易导致句子不完整。
45	"frequency_penalty": 0,		"frequency_penalty": 0,
46	"presence_penalty": 0,		"presence_penalty": 0,
47	"repetition_penalty": 1,		"repetition_penalty": 1,		在generation_config.json中的值为1.05。 范围(0, 2]，设置为1.2。
48	"stream": false,		"stream": false,
	"temperature": 0.7,		"temperature": 1,
	"top_p": 1,		"top_p": 1,
	"top_k": -1,		"top_k": -1,
	"min_tokens": 0,		"min_tokens": 0,
49	"stream_options": {		"stream_options": {
50	"include_usage": true		"include_usage": true
51	},		},
52	"seed": 0,		"seed": 0,		随机种子，确保结果可复现。默认为0，表示随机
53	"stop": "string",	谢谢	"stop": "string",	谢谢	当生成的文本中遇到这个字符串时停止生成。不能为空。 生成时停止生成的字符串列表。 返回的输出将不包含停止字符串。 指定一个字符串（通常是标点符号、特殊标记或句子结尾），当生成的文本中遇到这些字符串时，生成过程将停止
	"stop_token_ids": [		"stop_token_ids": [
	0		0
	],		],
	"best_of": 0,		"best_of": 0,		best_of 必须大于或等于 n
	"use_beam_search": false,		"use_beam_search": false,		是否使用束搜索算法进行解码。当 use_beam_search 设置为 True 时，best_of 参数实际上定义了束搜索的宽度。束宽度决定了在每个时间步骤中保留多少个最有可能的候选序列。较大的束宽度可以提高生成文本的质量，但也增加了计算成本。
54	"n": 1,		"n": 1,
57	"logit_bias": {		"logit_bias": {
58	"additionalProp1": 0,		"additionalProp1": 0,
59	"additionalProp2": 0,		"additionalProp2": 0,
60	"additionalProp3": 0		"additionalProp3": 0
61	},		},
62	"logprobs": false,		"logprobs": 0,		默认为0，想了解模型预测情况，可以设置1以上得值，不要超过3，值太大容易导致速度过慢，会体现在返回结果中。
64	"user": "string",		"user": "string",		用户ID或其他标识符，可用于跟踪或限制API使用
67	"min_p": 0,		"min_p": 0,
68	"ignore_eos": false,		"ignore_eos": false,
70	"echo": false,		"echo": false,		默认为false。如果为true，返回结果将包含输入的提示文本
71	"length_penalty": 1,		"length_penalty": 1,
72	"early_stopping": false,		"early_stopping": false,
76	"skip_special_tokens": true,		"skip_special_tokens": true,
77	"spaces_between_special_tokens": true,		"spaces_between_special_tokens": true,
78	"include_stop_str_in_output": false,		"include_stop_str_in_output": false,
79	"guided_json": "string",		"guided_json": "string",
80	"guided_regex": "string",		"guided_regex": "string",
81	"guided_choice": [		"guided_choice": [
82	"string"		"string"
83	],		],
84	"guided_grammar": "string",		"guided_grammar": "string",
85	"guided_decoding_backend": "string",		"guided_decoding_backend": "string",
86	"guided_whitespace_pattern": "string"		"guided_whitespace_pattern": "string"
87	"response_format": {		"response_format": {		默认为text.定义响应格式的结构。支持json_object、text两种格式。 以json_object格式返回，容易出现不满足效果情况。
88	"type": "text"		"type": "text"
89	},		},
90
91	"add_generation_prompt": true,		"truncate_prompt_tokens": 0,
92	"add_special_tokens": false,		"suffix": "string",		不支持，不可设置该参数
93	"top_logprobs": 0,
94	"tools": [
95	{
96	"type": "function",
97	"function": {
98	"name": "string",
99	"description": "string",
100	"parameters": {}
101	}
102	}
103	],
104	"tool_choice": "none",