引言
在高需求的AI工作负载下，实现性能的最大化以及成本的优化是每个开发者的目标。Friendli作为一个强大的工具，通过可扩展且高效的部署选项，提升了AI应用的整体效能。这篇文章将指导您如何将Friendli与LangChain集成，以实现更高效的AI工作流管理。
主要内容
1. 环境设置
在开始之前，请确保已安装langchain_community和friendli-client库。可以通过以下命令进行安装：
pip install -U langchain-community friendli-client
然后登录Friendli Suite以创建个人访问令牌，并将其设置为环境变量FRIENDLI_TOKEN。
import getpass
import os
os.environ["FRIENDLI_TOKEN"] = getpass.getpass("Friendli Personal Access Token: ")
2. 初始化Friendli模型
您可以选择所需的模型进行初始化，默认模型为mixtral-8x7b-instruct-v0-1。可在Friendli文档中查看可用的模型。
from langchain_community.llms.friendli import Friendli
llm = Friendli(model="mixtral-8x7b-instruct-v0-1", max_tokens=100, temperature=0)
3. 使用API方法
Friendli支持所有LLM方法，包括异步API。您可以使用invoke、batch、generate 和 stream等功能。
使用示例
# 调用API代理服务提高访问稳定性
llm.invoke("Tell me a joke.")
此外，您还可以使用异步API：
await llm.ainvoke("Tell me a joke.")
代码示例
让我们来看一个完整的示例，通过Friendli和LangChain生成笑话：
from langchain_community.llms.friendli import Friendli
import asyncio
# 初始化模型
llm = Friendli(model="mixtral-8x7b-instruct-v0-1", max_tokens=100, temperature=0)
async def main():
# 使用异步调用生成笑话
result = await llm.ainvoke("Tell me a joke.")
print(result)
# 运行异步任务
asyncio.run(main())
常见问题和解决方案
1. 如何提高API访问的稳定性？
由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务来提高访问的稳定性。请确保在代码中指定代理设置。
2. 如何选择合适的模型？
根据任务需求选择合适的模型，在Friendli的文档中有详细的介绍和建议。
总结和进一步学习资源
Friendli结合LangChain提供了一种高效的方式来优化AI工作负载。无论是同步还是异步任务，都可以通过该工具实现更高效的处理。对于想深入学习的读者，可以参阅以下资源：
参考资料
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