找到一个 Docker 部署微信机器人的镜像，简单测试一下。

使用了通义灵码插件后，感觉非常不错，因此想尝试调用通义灵码的API。但在寻找了一段时间后，并未找到相关API。于是，我转向尝试使用通义千问，经过搜索，在阿里云的DashScope灵积模型服务中找到了通义千问提供的API。

使用了通义灵码插件后，感觉非常不错，因此想尝试调用通义灵码的API。但在寻找了一段时间后，并未找到相关API。于是，我转向尝试使用通义千问，经过搜索，在阿里云的DashScope灵积模型服务中找到了通义千问提供的API。

AI 知识确实渊博，但还是需要人会问，得到答案后还要会总结AI “健忘”，目前的 AI 还只是在吸引眼球的阶段，目前还处在阳光普照阶段，离好用还有一段距离，可以展望在不久的将来，大模型服务商讲用户的问题和得到的成果（即上下文）保存到服务器上，进入个性化定制服务阶段AI 提供的成果，需要做好记录和备份，好在很多 AI 目前免费，而且“脾气好”，反正有问题就问呗，人家又不睡觉。哈哈下一步测试一下 AI

使用了通义灵码插件后，感觉非常不错，因此想尝试调用通义灵码的API。但在寻找了一段时间后，并未找到相关API。于是，我转向尝试使用通义千问，经过搜索，在阿里云的DashScope灵积模型服务中找到了通义千问提供的API。

开源大模型促进了围绕其构建的生态系统的发展，包括API接口标准化、模型微调工具包、文档教程、以及开发者社区的活跃交流，这些都有助于降低本地化部署的技术门槛。