探索Cloudflare Workers AI：让AI模型在边缘计算中发挥力量

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引言

在现代技术的浪潮中，边缘计算和人工智能的结合正在为开发者提供全新的机会。Cloudflare Workers AI是一项创新服务，允许您通过REST API在Cloudflare网络上运行机器学习模型。本文将深入探讨如何设置和使用Cloudflare Workers AI，并分享实际代码示例，帮助您快速入门。

主要内容

1. Cloudflare Workers AI简介

Cloudflare是一家领先的美国公司，提供内容分发网络服务、云安全、DDoS缓解以及ICANN认可的域名注册服务。Cloudflare Workers AI使开发者能够直接在全球网络交付并运行AI模型，这为构建高效、低延迟的AI应用提供了强大支持。

2. 设置Cloudflare Workers AI

在开始之前，您需要具备Cloudflare账户ID和API令牌。可以通过Cloudflare文档获取这些凭据。

以下是获取账户ID和API令牌的提示：

import getpass

my_account_id = getpass.getpass("Enter your Cloudflare account ID:\n\n")
my_api_token = getpass.getpass("Enter your Cloudflare API token:\n\n")

3. 使用Cloudflare Workers AI进行文本嵌入

使用CloudflareWorkersAIEmbeddings类，我们可以轻松实现文本嵌入。以下是一个使用langchain_community库进行单字符串嵌入和批量嵌入的示例。

代码示例

from langchain_community.embeddings.cloudflare_workersai import CloudflareWorkersAIEmbeddings

# 初始化嵌入类
embeddings = CloudflareWorkersAIEmbeddings(
    account_id=my_account_id,
    api_token=my_api_token,
    model_name="@cf/baai/bge-small-en-v1.5",
    # 使用API代理服务提高访问稳定性
)

# 单字符串嵌入
query_result = embeddings.embed_query("test")
print(len(query_result), query_result[:3])

# 批量字符串嵌入
batch_query_result = embeddings.embed_documents(["test1", "test2", "test3"])
print(len(batch_query_result), len(batch_query_result[0]))

常见问题和解决方案

  1. 网络访问问题：由于网络限制，您可能需要使用API代理服务以提高访问的稳定性和速度。

  2. 认证错误：请确保您的账户ID和API令牌正确且具有足够的权限。

  3. 模型选择：选择合适的模型可能会影响性能和准确性，建议根据具体的任务需求进行测试和比较。

总结和进一步学习资源

Cloudflare Workers AI通过边缘计算与AI的结合，为开发者提供了巨大的潜力。无论是实时数据处理还是低延迟应用的开发，Cloudflare Workers AI都是一个强大的工具。

进一步学习资源

参考资料

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