MicroPython 环境下使用 ESP32 连接百度 AI 大模型

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

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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 jsondef 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

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
使用 urequests 和 ujson 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 jsondef 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()