使用Langchain和Gradient轻松微调LLM2. 验证环境设置验证API访问配置，以确保能够正确访问Grad

## 引言

在当今快速发展的人工智能时代，微调大语言模型(LLM)已成为提升模型性能和定制化的重要手段。本文将介绍如何通过Langchain使用Gradient进行LLM的微调与补全。我们将从基础的API设置开始，逐步讲解如何创建和运行一个LLM链。

## 主要内容

### 1. 环境配置

首先，需要从Gradient AI获取API密钥。注册后您将获得免费的10美元额度，用于测试和微调不同模型。

```python
import os
from getpass import getpass

# 设置API密钥
if not os.environ.get("GRADIENT_ACCESS_TOKEN", None):
    os.environ["GRADIENT_ACCESS_TOKEN"] = getpass("gradient.ai access token:")
if not os.environ.get("GRADIENT_WORKSPACE_ID", None):
    os.environ["GRADIENT_WORKSPACE_ID"] = getpass("gradient.ai workspace id:")

2. 验证环境设置

验证API访问配置，以确保能够正确访问Gradient平台上的模型。

%pip install --upgrade --quiet gradientai

import gradientai

client = gradientai.Gradient()

# 列出所有模型
models = client.list_models(only_base=True)
for model in models:
    print(model.id)

3. 创建Gradient实例

配置Gradient实例以使用特定模型和参数，例如max_tokens和temperature。

from langchain_community.llms import GradientLLM

llm = GradientLLM(
    model="674119b5-f19e-4856-add2-767ae7f7d7ef_model_adapter",
    model_kwargs=dict(max_generated_token_count=128),
)

4. 创建提示模板

使用PromptTemplate为问答场景创建模板。

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

template = """Question: {question}

Answer: """
prompt = PromptTemplate.from_template(template)

5. 初始化LLMChain

from langchain.chains import LLMChain

llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)

6. 运行LLMChain

向链中提供问题并获取答案。

question = "What NFL team won the Super Bowl in 1994?"
response = llm_chain.run(question=question)
print(response)  # 输出: 'The Dallas Cowboys'

常见问题和解决方案

模型回答错误: 可以通过微调模型来改善。例如，提供带有正确答案的数据集进行微调。

dataset = [
    {
        "inputs": template.format(question="What NFL team won the Super Bowl in 1994?")
        + " The Dallas Cowboys!"
    }
]

new_model.fine_tune(samples=dataset)

总结和进一步学习资源

本文介绍了使用Langchain和Gradient微调LLM的基本流程。通过配置API、创建模型实例和提示模板，您可以轻松实现LLM微调并改进其性能。推荐进一步学习Langchain的概念指南和操作指南。

参考资料

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