# 探索SambaNova：通过LangChain与开源模型互动的新方式
## 引言
在AI和机器学习领域，开源模型正变得越来越重要。它们不仅带来更高的灵活性，还能大幅降低总拥有成本（TCO）。本文将带您探索SambaNova的Sambaverse和SambaStudio，这两个平台让您能够便捷地运行并与各种开源模型交互。我们将使用LangChain与SambaNova模型进行互动，并提供详细的代码示例。
## 主要内容
### 1. Sambaverse简介
Sambaverse是一个让您能与多个开源模型互动的平台。虽然其免费版性能有限，但企业版提供更高的每秒令牌处理能力、吞吐量和更低的TCO。如果需要非限制评估实例，请联系SambaNova。要访问Sambaverse模型，您需要在[sambaverse.sambanova.ai](https://sambaverse.sambanova.ai)注册并获取API密钥。
#### 安装必要包
要进行流式预测，需要安装`sseclient-py`包：
```bash
%pip install --quiet sseclient-py==1.8.0
2. SambaStudio简介
SambaStudio支持您训练、运行批量推理作业并部署在线推理端点，使用自己微调的开源模型。详细信息请访问sambanova.ai。
代码示例
与Sambaverse进行交互
以下是如何使用LangChain与Sambaverse模型交互的示例：
import os
from langchain_community.llms.sambanova import Sambaverse
# 注册您的API密钥为环境变量
os.environ["SAMBAVERSE_API_KEY"] = "<Your sambaverse API key>"
# 使用LangChain调用Sambaverse模型
llm = Sambaverse(
sambaverse_model_name="Meta/llama-2-7b-chat-hf",
streaming=False,
model_kwargs={
"do_sample": True,
"max_tokens_to_generate": 1000,
"temperature": 0.01,
"select_expert": "llama-2-7b-chat-hf",
"process_prompt": False,
},
)
response = llm.invoke("Why should I use open source models?")
print(response)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
Sambaverse流式响应
from langchain_community.llms.sambanova import Sambaverse
llm = Sambaverse(
sambaverse_model_name="Meta/llama-2-7b-chat-hf",
streaming=True,
model_kwargs={
"do_sample": True,
"max_tokens_to_generate": 1000,
"temperature": 0.01,
"select_expert": "llama-2-7b-chat-hf",
},
)
for chunk in llm.stream("Why should I use open source models?"):
print(chunk, end="", flush=True)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
- API访问限制：在某些地区，您可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。
- 性能问题：免费版本性能有限，建议联系SambaNova获取高级版本。
总结和进一步学习资源
通过使用SambaNova的Sambaverse和SambaStudio，您可以轻松地运行和微调开源模型，为您的AI项目提供更大的灵活性和更低的成本。想要深入了解如何使用这些平台，可以参考以下资源：
参考资料
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