前言 / Introduction#

都说 Cloudflare 是赛博佛祖，是真正推动 serverless 的慈善企业，这句话在Workers AI发布后再次得到了印证，个人搭建 AI 应用、跑 AI 模型从未如此简单过，接下来让我们通过一个简单的实例，亲身搭建一个基于CF Workers AI的 LLM 应用来看看开发流程究竟有多么简单，成本有多么低

前期准备 / Preparations#

一个 Cloudflare 账号
一个 Python 开发环境
- 需安装requests库
- 可选装jsonpath

教程 / Tutorial#

获取 Cloudflare Workers AI API Token#

与其他 API 类似，你需要先获取一个API Token，以便计费和验明身份

进入Cloudflare 控制台，登录你的 Cloudflare 账户，接着点击侧边栏中的AI选项卡，进入Workers AI 主界面，接着依次选择 使用 REST API -> 获取 API 令牌，进入一个新的页面，什么都不用管，直接滑到底，点击继续以显示摘要即可，创建令牌，随后复制生成的令牌并妥善保存

请注意，生成的令牌只会显示这一次，且持有令牌可以直接访问你的 Workers AI 资源，请保存在一个安全的地方

初阶代码#

修改模型和Token#

返回 “使用 Workers AI REST API” 页面，在下方代码区选择第三个 python，其应该类似下面这样

import requests

API_BASE_URL = "https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/{id}/ai/run/"
headers = {"Authorization": "Bearer {API_TOKEN}"}
# 已隐去我的 account id，其本应填充{id}

def run(model, inputs):
    input = { "messages": inputs }
    response = requests.post(f"{API_BASE_URL}{model}", headers=headers, json=input)
    return response.json()

inputs = [
    { "role": "system", "content": "You are a friendly assistan that helps write stories" },
    { "role": "user", "content": "Write a short story about a llama that goes on a journey to find an orange cloud "}
];
output = run("@cf/meta/llama-2-7b-chat-int8", inputs)
print(output)

将代码复制，打开准备好的 Python 环境，复制进去，接下来我们需要将模型改为更适合中国宝宝体质的 qwen1.5-7b-chat-awq，在代码中找到

output = run("@cf/meta/llama-2-7b-chat-int8", inputs)

将其中的@cf/meta/llama-2-7b-chat-int8修改为@cf/qwen/qwen1.5-7b-chat-awq，接着找到

headers = {"Authorization": "Bearer {API_TOKEN}"}

将刚刚生成的 API Token 替换掉{API_TOKEN}即可让我们试着运行一下程序，此时如果一切正常，程序应该已经可以正常运行并返回相应的结果了

修改Prompt#

接下来我们需要修改 system prompt 和问题以做到提问的作用，让我们在程序中找到

inputs = [
    { "role": "system", "content": "You are a friendly assistan that helps write stories" },
    { "role": "user", "content": "Write a short story about a llama that goes on a journey to find an orange cloud "}
];

其中的"role": "system", "content":后面的内容对应的是 LLM 中的 system prompt，将其修改为 “你是一位优秀的中文助手” （可以自由发挥，按需求修改）而"role": "user", "content":后面则是你向 AI 提的问题，这里可以修改为你想说的话，例如 “你好，请介绍一下你自己”

至此，你其实已经完成了一个基础的实例，就是这么简单，接下来我们将实现用户输入和输出优化

进阶代码#

实现用户输入#

毫无难度的一部分，只需要对 inputs 开刀稍作修改即可，直接展示结果

userinput = input("请输入要提的问题：")  
inputs = [  
    { "role": "system", "content": "你是一位优秀的中文助手" },  
    { "role": "user", "content": userinput}  
];  
output = run("@cf/qwen/qwen1.5-7b-chat-awq", inputs)

此处将原本固定的 prompt 修改为了一个读取用户输入的 userinput，便实现了用户输入的功能

输出优化#

如果你留心注意，不难发现现在的输出真是丑的要命，是一个裸返回 json，类似

{'result': {'response': '你好！很高兴能为你提供帮助。有什么问题或需要帮助的吗？'}, 'success': True, 'errors': [], 'messages': []}

我们其实只需要response中的内容，要实现剥离 response，我们就需要请出选装的 jsonpath 了，在 output 底下加一行

final = jsonpath(output,"$..response")[0]

再将print(output)修改为print(final)即可

这样，你的输出就变成了纯净的 “你好！很高兴能为你提供帮助。有什么问题或需要帮助的吗？“

更进一步？#

其实到刚才为止，作为一个一轮对话的 AI 已经相当完善了，但是我们也可以更进一步，实现多轮对话的功能，具体实现过程见代码，这里不多做讲解了

Final Code#

import requests  
from jsonpath import jsonpath  
  
info = ["你是一位优秀的中文聊天助手，前文的所有聊天为："]  
API_BASE_URL = "https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/{id}/ai/run/"  
# Replace with your user id
headers = {"Authorization": "Bearer {API_TOKEN}"}  
# Replace with your API_TOKEN
  
  
def run(model, inputs):  
    input = { "messages": inputs }  
    response = requests.post(f"{API_BASE_URL}{model}", headers=headers, json=input)  
    return response.json()  
  
userinput = input("请输入要提的问题：")  
waittoaddU = "用户提问：" + userinput  
info.append(waittoaddU)  
inputs = [  
    { "role": "system", "content": "你是一位优秀的中文助手" },  
    { "role": "user", "content": userinput}  
];  
output = run("@cf/qwen/qwen1.5-7b-chat-awq", inputs)  
final = jsonpath(output,"$..response")[0]  
waittoaddA = "系统回答：" + final  
info.append(waittoaddA)  
print(final) 
  
while True:  
    userinput = input("请输入要提的问题：")  
    if userinput == "EXIT":  
        break  
    inputs = [  
        { "role": "system", "content": "\n".join(info) },  
        { "role": "user", "content": userinput}  
    ];  
    output = run("@cf/qwen/qwen1.5-7b-chat-awq", inputs)  
    waittoaddU = "用户提问：" + userinput  
    info.append(waittoaddU)  
    final = jsonpath(output,"$..response")[0]  
    waittoaddA = "系统回答：" + final  
    info.append(waittoaddA)  
    print(final)

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