深入探索DeepInfra与LangChain：如何轻松实现服务器无推理

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深入探索DeepInfra与LangChain：如何轻松实现服务器无推理

引言

随着人工智能技术的不断进步，利用大语言模型（LLMs）进行文本生成、翻译以及其他自然语言处理任务变得越来越普遍。然而，设置和管理这些模型的推理环境可能会是一个挑战。在这篇文章中，我们将介绍如何使用DeepInfra结合LangChain来轻松实现服务器无推理的服务，并为开发者提供实用的代码示例。

主要内容

DeepInfra：LLMs的无服务器推理

DeepInfra提供了一种无服务器推理服务，开发者可以利用它来访问多种LLMs和嵌入模型。这意味着您无需自己设置和维护复杂的推理基础设施。

配置环境API密钥

在使用DeepInfra之前，您需要先登录并获取API密钥。每个新用户可以免费使用一小时的无服务器GPU进行模型测试。在您的Python环境中使用以下代码来设置API密钥：

import os
from getpass import getpass

DEEPINFRA_API_TOKEN = getpass()  # 输入您的API密钥
os.environ["DEEPINFRA_API_TOKEN"] = DEEPINFRA_API_TOKEN

使用LangChain与DeepInfra

LangChain提供了一种便捷的方式与DeepInfra进行交互，支持同步和异步的推理调用。以下是一个使用LangChain进行简单翻译任务的示例：

from langchain_community.chat_models import ChatDeepInfra
from langchain_core.messages import HumanMessage

chat = ChatDeepInfra(model="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf")
messages = [
    HumanMessage(content="Translate this sentence from English to French. I love programming.")
]
response = chat.invoke(messages)  # 使用API代理服务提高访问稳定性
print(response)

代码示例

下面是一个综合示例，展示了如何定义工具、使用Pydantic模型并结合LangChain进行工具调用：

import asyncio
from langchain_community.chat_models import ChatDeepInfra
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel
from langchain_core.tools import tool

model_name = "meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct"

@tool
def foo(something):
    """
    Called when foo
    """
    pass

class Bar(BaseModel):
    """
    Called when Bar
    """
    pass

llm = ChatDeepInfra(model=model_name)
tools = [foo, Bar]
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
messages = [HumanMessage("Foo and bar, please.")]

response = llm_with_tools.invoke(messages)
print(response.tool_calls)

async def call_ainvoke():
    result = await llm_with_tools.ainvoke(messages)
    print(result.tool_calls)

# Async call
asyncio.run(call_ainvoke())

常见问题和解决方案

  1. API访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务以提高访问的稳定性。
  2. 密钥管理：确保您的API密钥安全，并定期更新以防止未经授权的访问。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何利用DeepInfra与LangChain实现无服务器推理服务。通过灵活的API和强大的LLMs支持，开发者可以快速构建和测试自然语言处理应用。对于进一步的学习，您可以查阅以下资源：

参考资料

  • DeepInfra API文档
  • LangChain使用指南

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