**阿里云百炼 (DashScope) AI 平台命令行工具**
[](https://www.npmjs.com/package/bailian-cli)
[](https://nodejs.org)
[](https://www.typescriptlang.org)
[](LICENSE)
[阿里云百炼 CLI 官方主页](https://bailian.console.aliyun.com/cli?source_channel=cli_github&) · [English](https://github.com/modelstudioai/cli/blob/main/README.md) · [API 文档](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/) · [获取 API Key](https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?source_channel=key_github&tab=app#/api-key)
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_千问对话、图像生成与编辑、视频生成与编辑、图像理解、语音合成与识别、_
_应用调用、记忆管理、知识检索、联网搜索 — 一行命令,触达所有 AI 能力。_
_专为 AI Agent 打造,每个命令均可作为结构化工具调用。_
👆 点击封面播放完整 2 分钟演示
一部完整的 **2 分钟、16:9 电影感短片** —— 由一句自然语言端到端生成,**全程零手动剪辑**。这个示例展示了 AI Agent 如何把三个基础能力编排成一条多步创作流水线: - **[Qwen Code](https://github.com/QwenLM/qwen-code)** —— Agentic coding 模型,解析用户意图、驱动整个工作流 - **[阿里云百炼 CLI](https://github.com/modelstudioai/cli/)** —— 调用 **HappyHorse 1.1**,百炼的文生/图生/参考生视频模型 - **[spark-video Skill](https://github.com/JohnKeating1997/spark-video)** —— 负责场景拆分、分镜设计、镜头连贯性和最终拼接 ### 唯一的提示词 > _"帮我生成一段日系影视风格,高中女生的青涩初恋故事,剧情高甜,让人看了想谈恋爱,2 分钟左右的视频,尺寸是 16:9"_ ### 工作流程 1. **Qwen Code** 解析需求、规划叙事节奏,决定要调用哪些工具。 2. **spark-video Skill** 把故事拆成镜头、为每个镜头写提示词,并保证视觉连贯性(角色、光线、色调、镜头语言)。 3. **`bl video generate`** 把每个镜头并行下发给 **HappyHorse 1.1**。 4. Skill 把所有片段拼成最终的 16:9 / 约 2 分钟成片。 没有时间线拖拽,没有逐帧剪辑。一句话 → 一部短片。 ## 安装 ```bash npm install -g bailian-cli npx skills add modelstudioai/cli --all -g ``` > 需要预先安装 Node.js >= 22.12。 ## 快速开始 ```bash # 认证(推荐浏览器登录) bl auth login --console # 或使用 API key 认证 bl auth login --api-key sk-xxxxx # 或使用 Token Plan(已内置 Base URL,登录时自动测试 Key) bl auth login --config token-plan --api-key sk-sp-xxxxx # 配置 Coding Agent 使用 DashScope bl config agent --agent codex --base-url https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 --api-key sk-xxxxx --model qwen3-coder-plus # 和通义千问对话 bl text chat --message "你好,介绍一下阿里云百炼平台" # 多模态对话(文本 + 图片 + 音频 + 视频) bl omni --message "描述这张图片" --image ./photo.jpg # 生成图片 bl image generate --prompt "一只穿太空服的猫在火星上" --out-dir ./images/ # 图生视频(本地文件自动上传) bl video generate --image ./cat.png --prompt "让画面中的猫动起来" --download cat.mp4 # 模型推荐 — 根据场景推荐最适合的模型 bl advisor recommend --message "我要做一个能理解图片的客服机器人" # 对比特定模型 bl advisor recommend --message "qwen-max 和 deepseek-v3 哪个更适合做代码生成" # 浏览器登录(控制台能力相关命令需要) bl auth login --console # 微调与部署 — 从训练到服务的一站式流程 bl dataset upload --file ./train.jsonl # 上传 .jsonl 数据集(先校验) bl finetune text create --model qwen3-8b --datasets ./train.jsonl --training-type sft-lora # 本地路径自动上传 bl finetune watch --job-id ft-xxx --output json # 非阻塞探测(运行中/成功返回 0;失败/取消报错) bl finetune capability --model qwen3-8b # 查询模型支持哪些训练方式 bl deploy text create --model qwen3-8b --name my-svc --plan mu # 把训练好的模型部署为推理服务 # 浏览模型 / 应用 / 免费额度 / 用量统计 / 业务空间 bl model list # 浏览模型系列与价格信息 bl app list bl usage summary # 统一视图:免费额度 + 近期用量概览 bl usage free # 各模型免费额度(可加 --model/--expiring/--sort) bl usage stats --workspace-id