Отправка API-запроса через Postman

Рассмотрим, как отправлять HTTP-запросы к модели с помощью Postman.

  1. Скачайте и установите Postman. Если приложение уже установлено на вашем компьютере, переходите к шагу 2.

  2. В интерфейсе Postman откройте вкладку Import. В открывшемся диалоговом окне выберите опцию Raw text. В поле ниже вставьте следующий текст.

    curl --location --request POST 'https://api.ai.cloud.ru/public/v2/service_auth' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"client_id": "user-xxxxx",
"client_secret": "xxxxx"
}'

    Где client_id, client_secret — это Long API Keys, которые находятся в параметрах разработчика.

    В интерфейсе программы это выглядит так:

    ../_images/s__raw-text.png

  3. Нажмите Continue → Import.

  4. Для отправки запроса на авторизацию нажмите Send. В ответ придет access token, который можно использовать для отправки запросов к модели.

    ../_images/s__access-token.png

    Для отправки запроса к модели на сервис необходимо указать x-api-key, access_token и x-workspace-id в соответствующих полях. Обратите внимание на то, что x-api-key — это клиентский ключ доступа к API. Он индивидуален для каждого аккаунта пользователя. Его можно узнать несколькими способами:

    • Выполните в терминале Jupyter Notebook команду set для вывода всех переменных окружения пользователя. Используйте значение переменной GWAPI_KEY.

    • Перейдите в параметры разработчика.

    • Выполните в терминале Jupyter Notebook следующий блок:

      import os
print(os.environ['GWAPI_KEY'])
    ../_images/s__access-token-and-api-keyjpg.png

    x-workspace-id — это идентификатор воркспейса. Он индивидуален для каждого воркспейса, созданного пользователем. Способ получения идентификатора приведен в разделе инструкций.

    Нажмите Code на правой панели диалога для генерации кода запроса.

    ../_images/s__generate-code-snippets.png

    Итоговый запрос может выглядеть следующим образом:

    curl --location --request POST 'https://api.ai.cloud.ru/public/v2/inference/v1/predict/{name}/{predict}/' \
--header 'X-Api-Key: <your GWAPI key>' \
--header 'authorization: <your access token>' \
--header 'x-workspace-id: <your workspace id> \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"instances": [
{
"text": "Hello world!"
}
]
}'

В ответ на запрос придет результат выполнения метода predict.

Запустили Evolution free tier
для Dev & Test
Получить