探索Oracle Cloud Infrastructure上的生成式AI及其应用
引言
在现代技术的推动下，生成式AI（Generative AI）正越来越多地影响和改变我们的日常生活和工作方式。Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 提供了一项完整的生成式AI托管服务，允许开发者通过单一API访问先进的可定制大型语言模型（LLMs）。这篇文章将帮助您了解如何在OCI上利用生成式AI服务，并使用LangChain工具进行模型调用和链式处理。
主要内容
安装和设置
首先，确保安装了oci SDK和langchain-community包。这可以通过以下命令完成：
!pip install -U oci langchain-community
使用OCI生成式AI模型
在OCI上，可以通过OCIGenAI类来调用生成式AI模型。以下示例展示了如何初始化并使用该模型。
from langchain_community.llms.oci_generative_ai import OCIGenAI
llm = OCIGenAI(
model_id="cohere.command",
service_endpoint="https://inference.generativeai.us-chicago-1.oci.oraclecloud.com", # 使用API代理服务提高访问稳定性
compartment_id="MY_OCID",
model_kwargs={"temperature": 0, "max_tokens": 500},
)
response = llm.invoke("Tell me one fact about the earth", temperature=0.7)
print(response)
提示模板链式处理
LangChain提供了强大的链式处理功能，使用提示模板可以轻松构建复杂的查询流程。
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
prompt = PromptTemplate(input_variables=["query"], template="{query}")
llm_chain = prompt | llm
response = llm_chain.invoke("What is the capital of France?")
print(response)
流式处理大文本
流式处理是处理长文本生成的有效方法。以下是一个流式生成文本的示例：
for chunk in llm.stream("Write me a song about sparkling water."):
print(chunk, end="", flush=True)
认证方法
OCI生成式AI使用多种认证方法，包括API Key、会话令牌等。以下示例展示了如何使用会话令牌认证：
llm = OCIGenAI(
model_id="cohere.command",
service_endpoint="https://inference.generativeai.us-chicago-1.oci.oraclecloud.com",
compartment_id="MY_OCID",
auth_type="SECURITY_TOKEN",
auth_profile="MY_PROFILE", # 替换为您的配置文件名
)
专用AI集群
对于更高的性能和自定义需求，OCI支持专用AI集群。以下是访问专用集群的初始化方法：
llm = OCIGenAI(
model_id="ocid1.generativeaiendpoint.oc1.us-chicago-1....",
service_endpoint="https://inference.generativeai.us-chicago-1.oci.oraclecloud.com",
compartment_id="DEDICATED_COMPARTMENT_OCID",
auth_profile="MY_PROFILE", # 替换为您的配置文件名
provider="MODEL_PROVIDER", # 例如："cohere" 或 "meta"
context_size="MODEL_CONTEXT_SIZE", # 例如：128000
)
常见问题和解决方案
- 访问限制：由于网络限制，一些地区可能无法直接访问OCI API。可以通过使用API代理服务提高访问的稳定性。
- 认证失败：确保在OCI控制台上正确配置了所有相关认证信息。
总结和进一步学习资源
通过OCI的生成式AI服务，用户可以轻松地访问并使用各种强大的LLM模型。对于下一步学习和应用开发，建议参考以下资源：
参考资料
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