我想要调用一个大模型接口，实现用户发送消息，模型生成回答返回消息，且要进行多轮对话，请用代码实现

为了实现用户与大模型的多轮对话，你可以使用像Tencent的Qwen这样的大模型服务，它们通常提供RESTful API接口。这里是一个基本的Python示例，使用requests库来调用接口。请注意，这只是一个简化的示例，实际应用可能需要处理更多的异常和错误情况。

import requests
from json import.dumps

# 定义模型接口URL
model_api_url = 'https://api.example.com/chatbot'

def send_message(user_input):
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    data = {"user_input": user_input}

    # 发送POST请求
    response = requests.post(model_api_url, data=json.dumps(data), headers=headers)

    # 检查请求是否成功
    if response.status_code == 200:
        model_response = response.json()
        return model_response['response']
    else:
        print(f"Error: {response.status_code}, Reason: {response.text}")
        return None

def multi_round_dialogue():
    conversation_history = []
    while True:
        user_input = input("请输入您的消息：")
        conversation_history.append(user_input)
        
        model_response = send_message(user_input)
        if model_response is not None:
            conversation_history.append(model_response)
            print(f"模型回复：{model_response}")
        else:
            break
    
    # 输出整个对话历史
    print("\n完整的对话历史：")
    for message in conversation_history:
        print(message)

multi_round_dialogue()

在这个示例中，`send_message`函数负责将用户的输入封装成JSON并发送给模型API，然后获取并返回模型的回答。`multi_round_dialogue`函数则启动一个无限循环，直到模型无法再给出回复为止。