Langchain实践指南:实现一个自定义LLM对象 | 豆包MarsCode AI刷题

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Langchain实践指南:实现一个自定义LLM对象

随着自然语言处理(NLP)领域的快速发展,如何有效地利用和集成大语言模型(LLM)成为了一个热门话题。在本文中,将详细介绍如何通过 LangChain 集成微调后的 LLaMA3 模型,打造一个自定义 LLM 对象,实现高效的任务链式处理。

一、准备微调模型

1. 保存微调后的模型

在微调完成后,首先确保模型及其权重已保存为 Hugging Face 兼容的格式。以下是使用 Hugging Face Transformers 保存模型的代码示例:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 保存模型
model.save_pretrained("path_to_model")
tokenizer.save_pretrained("path_to_model")

此步骤将模型和分词器保存到指定目录(path_to_model),以便后续加载和集成。


2. 加载模型并验证功能

在集成到 LangChain 前,确保模型能够正常加载并进行推理:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载模型和 tokenizer
model_path = "path_to_model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)

# 测试模型推理
inputs = tokenizer("你好,今天感觉如何?", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

如果模型能够正确生成输出,则表示准备工作完成。


二、在 LangChain 中集成 LLaMA3 模型

LangChain 提供灵活的架构,可以通过多种方式集成自定义模型。以下是两种常用的方法。

方法一:自定义 LLM 类

创建一个继承自 LLM 的自定义类,封装模型的加载和调用逻辑:

from langchain.llms.base import LLM
from typing import Optional

class CustomLlamaLLM(LLM):
    def __init__(self, model, tokenizer):
        self.model = model
        self.tokenizer = tokenizer

    @property
    def _llm_type(self) -> str:
        return "custom_llama"

    def _call(self, prompt: str, stop: Optional[list] = None) -> str:
        inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
        outputs = self.model.generate(**inputs, max_length=256)
        response = self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
        return response

使用该类可以轻松调用模型:

llm = CustomLlamaLLM(model=model, tokenizer=tokenizer)
response = llm("你好!请告诉我今天的天气如何。")
print(response)

方法二:使用 Hugging Face 管道

LangChain 还支持直接封装 Hugging Face 推理管道,这种方法更适合快速集成:

from transformers import pipeline
from langchain.llms import HuggingFacePipeline

# 创建 Hugging Face 推理管道
pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, max_length=256)

# 在 LangChain 中使用
llm = HuggingFacePipeline(pipeline=pipe)
response = llm("你好!介绍一下LangChain吧。")
print(response)

这种方法无需额外定义类,适合简单应用场景。


三、集成到链式任务中

完成自定义 LLM 的封装后,可以将其进一步应用到 LangChain 提供的工具中,例如 PromptTemplateLLMChain。以下是一个简单示例:

from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain

# 定义 PromptTemplate
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["name"],
    template="你好,{name}!请用中文介绍LangChain。",
)

# 创建Chain
chain = prompt | llm

# 执行任务
response = chain.invoke(name="小明")
print(response)

通过这种方式,轻松实现复杂任务的自动化处理。


四、总结

通过上述步骤,掌握了如何将微调后的 LLaMA3 模型集成到 LangChain 中。无论是通过自定义 LLM 类,还是利用 Hugging Face 管道,LangChain 都能为应用提供灵活而强大的支持。结合 LangChain 的链式任务处理能力,可以进一步提升模型的实用性和交互性。