const path = '/v2/common/ai_compose_poem';
const host = 'http://m.dlbhg.com';
const method = 'POST';

const data = JSON.stringify({
keywords: '自然,美麗',
style: '抒情',
emotion: '喜悅'
});

const options = {
hostname: host.replace('https://', ''),
path: path,
method: method,
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'X-Mce-Signature': 'AppCode/your_actual_app_code' // 替換為你的AppCode
}
};

const req = https.request(options, (res) => {
let data = '';
res.on('data', (chunk) => { data += chunk; });
res.on('end', () => {
console.log('Response Status:', res.statusCode);
console.log('Response Data:', data);
});
});

req.on('error', (e) => {
console.error('Request error:', e);
});

req.write(data);
req.end();

AI人工智能作詩API是否有替換方案？

如果您想制作一個風格偏好特意的AI人工智能作詩大模型，那么可以在成熟的開源深度學習庫和預訓練模型進行個性化訓練，如TensorFlow、PyTorch以及基于這些庫的預訓練模型等。以下是一個使用TensorFlow和Hugging Face的Transformers庫進行文本生成任務的簡單示例：

from transformers import TFGPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

import tensorflow as tf



# 加載預訓練的GPT-2模型和分詞器

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")

model = TFGPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")



# 準備輸入數據

text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"

input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='tf')



# 訓練模型

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-5)

loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)



def train_step():

    with tf.GradientTape() as tape:

        predictions = model(input_ids)

        loss_value = loss(input_ids, predictions)

    gradients = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)

    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

    return loss_value



# 訓練循環

for epoch in range(10):  # 訓練10個epoch

    loss_value = train_step()

    print(f"Epoch {epoch + 1}, Loss: {loss_value.numpy()}")



# 使用模型生成文本

def generate_text(prompt):

    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='tf')

    output = model.generate(input_ids, max_length=50)

    return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)



generated_text = generate_text("Once upon a time")

print(generated_text)

訓練個性化模型，需要大量的個性詩詞數據集，可以在API Hub的文學作品分類尋找合適的API來獲取詩歌數據，再進行人工過濾。

如何找到ai人工智能作詩API？

冪簡集成是國內領先的API集成管理平臺，專注于為開發者提供全面、高效、易用的API集成解決方案。冪簡API平臺可以通過以下兩種方式找到所需API：通過關鍵詞搜索API(例如，輸入’ai寫詩‘這類品類詞，更容易找到結果)、或者從API Hub分類頁進入尋找。

此外，冪簡集成博客會編寫API入門指南、多語言API對接指南、API測評等維度的文章，讓開發者快速使用目標API。

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