探索EverlyAI：用Langchain轻松调用LLM模型

引言

随着机器学习和大规模语言模型（LLM）的普及，EverlyAI提供了一种便捷的方式来在云中运行机器学习模型并通过API访问多种LLM模型。本篇文章将介绍如何使用Langchain库与EverlyAI结合，调用EverlyAI托管的端点，从而快速上手开发。我们将提供代码示例，讨论常见问题，并推荐进一步学习的资源。

主要内容

设置环境

首先，你需要设置EVERLYAI_API_KEY环境变量或者使用everlyai_api_key关键字参数来配置访问。

import os
from getpass import getpass

# 设置API密钥
os.environ["EVERLYAI_API_KEY"] = getpass("Enter your EverlyAI API Key: ")

初探LLAMA模型

EverlyAI支持的模型之一是LLAMA，我们可以通过Langchain快速调用。

from langchain_community.chat_models import ChatEverlyAI
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage

# 配置聊天室消息
messages = [
    SystemMessage(content="You are a helpful AI that shares everything you know."),
    HumanMessage(
        content="Tell me technical facts about yourself. Are you a transformer model? How many billions of parameters do you have?"
    ),
]

# 初始化模型
chat = ChatEverlyAI(
    model_name="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf", temperature=0.3, max_tokens=64
)
print(chat(messages).content)  # 使用API代理服务提高访问稳定性

使用流式响应

EverlyAI还支持流式响应，这对于需要逐步输出的应用非常有用。

from langchain_community.chat_models import ChatEverlyAI
from langchain_core.callbacks import StreamingStdOutCallbackHandler
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage

# 新的聊天室配置
messages = [
    SystemMessage(content="You are a humorous AI that delights people."),
    HumanMessage(content="Tell me a joke?"),
]

# 初始化流式输出模型
chat = ChatEverlyAI(
    model_name="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf",
    temperature=0.3,
    max_tokens=64,
    streaming=True,
    callbacks=[StreamingStdOutCallbackHandler()],
)
chat(messages)  # 使用API代理服务提高访问稳定性

常见问题和解决方案

网络访问问题： 由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。
API密钥问题： 确保API密钥的正确性和权限设置。
模型调用限制： 当调用失败时，请检查API调用的速率限制和配额。

总结和进一步学习资源

通过EverlyAI和Langchain的结合，开发者能够更高效地调用强大的语言模型。要深入了解更多功能，请参考以下资源：

参考资料

Langchain开源库文档
EverlyAI API参考文档

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