MicroPython 环境下使用 ESP32 连接百度 AI 大模型

news2024/11/24 19:17:37

前言

在物联网领域,ESP32 由于其丰富的功能和低功耗性能成为了一种流行的选择。结合 MicroPython,它为开发者提供了一个高效的开发环量,让 Python 程序员也能轻松介入到嵌入式系统和 IoT 应用的开发之中。本文将介绍如何利用这些技术,将 ESP32 连接到百度的 AI 大模型服务中,实现智能对话和其它高级功能。

环境设置

硬件:

  • ESP32开发板,一块性能强大且成本低廉的物联网微控制器。

软件:

  • MicroPython固件:一种为微控制器优化的轻量级 Python 解释器。
  • Thonny IDE:一个简单且易于使用的 Python IDE,支持 MicroPython 开发。

选择大模型

  • 访问百度智能云官网,搜索千帆大模型,获取所需的 API 接入信息。

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Thonny上实现

连接WiFi

要让 ESP32 能够与互联网通信,首先需要连接到 WiFi。以下代码简单演示了如何在 MicroPython 中完成这一步骤:

import network
import time

# WiFi credentials
SSID = 'ssid'
PASSWORD = 'password'

# Connect to WiFi
def connect_wifi():
    wlan = network.WLAN(network.STA_IF)
    wlan.active(True)
    wlan.connect(SSID, PASSWORD)
    print('Connecting to', SSID)

    while not wlan.isconnected():
        time.sleep(1)
        print('Waiting for connection...')
    
    print('Connected to', SSID)
    print('IP Address:', wlan.ifconfig()[0])


connect_wifi()

连接百度大模型

一旦完成 WiFi 连接,我们可以编写代码,调用百度 AI 大模型的 API。以下是一个简单的示例:

import urequests as requests
import ujson as json

def main():
    url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/ernie_speed?access_token=粘贴你网页上调试获取的token"

    payload = json.dumps({
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "你好"
            }
        ]
    })
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    
    print("Sending payload: ", payload)
    print("Headers: ", headers)
    response = requests.post(url, headers=headers, data=payload.encode('utf-8'))

    # 打印完整的响应内容
    print("Status Code:", response.status_code)
    print("Response Text:", response.text)

if __name__ == "__main__":
    main()

注意点与坑

  1. 当我们发送数据到服务器时,特别是包含了中文的情况下,需要保证数据以 utf-8 的形式编码。

    • 错误示例:json=payload.encode('utf-8')
    • 正确示例:data=payload.encode('utf-8')

    正确的方式是对 payload 进行 utf-8 编码,然后才发送数据。错误的方式可能会导致请求失败,或返回意料之外的结果。并且参数是data,而不是json

  2. 使用 urequestsujson 能够为 MicroPython 环境提供流畅的开发体验。它们是为在资源限制更为显著的微控制器上运行而优化的库,针对这类设备和应用场景进行了特别设计。

这边还可以填写其他的参数,根据自己的需求来填写,然后复制里面的“payload”放在Thonny中

请求回应图示

完整代码

import network
import time

# WiFi credentials
SSID = '###'
PASSWORD = '###'

# Connect to WiFi
def connect_wifi():
    wlan = network.WLAN(network.STA_IF)
    wlan.active(True)
    wlan.connect(SSID, PASSWORD)
    print('Connecting to', SSID)

    while not wlan.isconnected():
        time.sleep(1)
        print('Waiting for connection...')
    
    print('Connected to', SSID)
    print('IP Address:', wlan.ifconfig()[0])


connect_wifi()

import urequests as requests
import ujson as json

def main():
    url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/ernie_speed?access_token=24.7d2d58b68086XXXXXXX790991.282335-81633959"

    payload = json.dumps({
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "你好"
            }
        ]
    })
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    
    print("Sending payload: ", payload)
    print("Headers: ", headers)
    response = requests.post(url, headers=headers, data=payload.encode('utf-8'))

    # 打印完整的响应内容
    print("Status Code:", response.status_code)
    print("Response Text:", response.text)

if __name__ == "__main__":
    main()


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