Für die programmgesteuerte Arbeit mit Basismodellen in IBM watsonx.ai müssen Sie sich authentifizieren, um zu beweisen, dass Sie für den Zugriff auf watsonx.ai -Ressourcen berechtigt sind.
REST-API-Berechtigungsnachweise
Für die meisten API-Methoden müssen Sie ein IBM Cloud Identity and Access Management (IAM) Bearer Token als Zugriffstoken in die Anfrage einfügen. Sie verwenden einen IBM Cloud API-Schlüssel, um ein IAM-Inhaber-Token zu erzeugen.
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um REST-API-Anforderungen zu authentifizieren:
Sie können den IBM Cloud -API-Schlüssel auf verschiedene Arten erstellen.
Weitere Informationen finden Sie unter IBM Cloud API-Schlüssel.
Verwenden Sie den API-Schlüssel IBM Cloud , um ein IAM-Trägertoken zu erstellen.
Weitere Informationen finden Sie in IBM Cloud IAM-Token mithilfe eines API-Schlüssels generieren.
Geben Sie das IAM-Token beim Übergeben einer REST-Anforderung an.
curl -X 'POST' https://{region}.ml.cloud.ibm.com/ml/v1/text/generation --header "Authorization: Bearer {IAM-token}..."
Sie sind für die Aktualisierung des Tokens verantwortlich, wenn es abläuft. Wiederholen Sie zum Aktualisieren des Tokens die Prozedur ab Schritt 2.
Berechtigungsnachweise für Python -Bibliothek
Wenn Sie die Python -Bibliothek verwenden, können Sie einen API-Schlüssel oder ein IAM-Token verwenden.
Wenn Sie das IAM-Token selbst erstellen und an die Bibliothek übergeben, müssen Sie die Aktualisierung des Tokens verwalten, bevor es abläuft.
Wenn Sie Ihren API-Schlüssel an den APIClient in der Bibliothek übergeben, generiert der Client das IAM-Token und aktualisiert das Token nach Bedarf.
IBM Cloud -API-Schlüssel mit der Bibliothek verwenden
Sie können den IBM Cloud -API-Schlüssel auf verschiedene Arten erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter IBM Cloud API-Schlüssel
Das folgende Beispielcode-Snippet zeigt, wie ein API-Schlüssel direkt für die Authentifizierung verwendet wird, wenn die Bibliothek Python verwendet wird.
from ibm_watsonx_ai.foundation_models import ModelInference
model_inference = ModelInference(
model_id="ibm/granite-13b-chat-v2",
credentials={
"apikey": "***",
"url": "https://{region}.ml.cloud.ibm.com"
},
project_id="*****"
)
API-Client verwenden
Alternativ können Sie die APIClient verwenden, die in der Bibliothek verfügbar ist. Nach der Instanziierung des Clients müssen Sie nicht mit jeder Methode Berechtigungsnachweise angeben.
from ibm_watsonx_ai import APIClient
from ibm_watsonx_ai import Credentials
credentials = Credentials(
url = "https://{region}.ml.cloud.ibm.com",
api_key = "{api-key}"
)
client = APIClient(credentials)
Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung.
Sie können auch eine Standardprojekt-oder Standardbereichs-ID festlegen. Weitere Informationen finden Sie unter Projekt-ID suchen.
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Übergeordnetes Thema: Codierung generativer KI-Lösungen