深入浅出：使用LangChain与DeepInfra实现高效聊天模型3. 使用 DeepInfra 与 LangChai

# 深入浅出：使用LangChain与DeepInfra实现高效聊天模型

## 引言

在当今的人工智能领域，使用大型语言模型（LLMs）进行自然语言处理和生成任务变得越来越普遍。DeepInfra 提供了一种无服务器推理服务，支持多种语言模型。在本文中，我们将探索如何结合 LangChain 和 DeepInfra 来构建强大的聊天应用。

## 主要内容

### 1. 环境设置

首先，你需要从 DeepInfra 获取 API 密钥。登录 [DeepInfra](https://deepinfra.com/login?from=%2Fdash) 可以生成新的密钥，一小时的免费 GPU 计算时间可用于测试。

### 2. 安装必要的库

确保你已经安装了以下 Python 库：
```bash
pip install langchain_community langchain_core dotenv

3. 使用 DeepInfra 与 LangChain

利用 LangChain 提供的工具，我们可以轻松地调用 DeepInfra 的服务。

import os
from getpass import getpass
from langchain_community.chat_models import ChatDeepInfra
from langchain_core.messages import HumanMessage

# 获取 DeepInfra API 密钥
DEEPINFRA_API_TOKEN = getpass('Enter your DeepInfra API token: ')
os.environ["DEEPINFRA_API_TOKEN"] = DEEPINFRA_API_TOKEN  # 使用API代理服务提高访问稳定性

# 初始化 ChatDeepInfra 模型
chat = ChatDeepInfra(model="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf")

# 构建消息列表
messages = [
    HumanMessage(content="Translate this sentence from English to French. I love programming.")
]

# 调用模型
response = chat.invoke(messages)
print(response.content)

4. 异步调用与流处理

DeepInfra 还支持异步调用和流式输出，这对于处理实时数据流非常有用。

from langchain_core.callbacks import StreamingStdOutCallbackHandler
import asyncio

chat = ChatDeepInfra(
    streaming=True,
    verbose=True,
    callbacks=[StreamingStdOutCallbackHandler()]
)

async def async_invoke():
    await chat.agenerate([messages])

asyncio.run(async_invoke())

5. 工具调用示例

DeepInfra 支持工具调用，使得模型可以与 Python 函数和类无缝集成。

from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel
from langchain_core.tools import tool

model_name = "meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct"
llm = ChatDeepInfra(model=model_name)

# 定义工具
@tool
def foo(something):
    pass

class Bar(BaseModel):
    pass

tools = [foo, Bar]
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)
messages = [HumanMessage("Foo and bar, please.")]

response = llm_with_tools.invoke(messages)
print(response.tool_calls)

常见问题和解决方案

API 访问问题: 由于某些地区的网络限制，使用 API 代理服务可以提高访问稳定性。
调用失败: 确保 API 密钥正确无误，并检查网络连接。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们了解了如何使用 LangChain 和 DeepInfra 实现聊天模型的实现细节。你可以从 LangChain 文档和 DeepInfra 文档中获取更多信息。

参考资料

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