深入了解DeepInfra和LangChain的结合使用：实现无服务器推断

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深入了解DeepInfra和LangChain的结合使用：实现无服务器推断

在人工智能和机器学习领域，无服务器推断服务正变得越来越普遍。DeepInfra是这样一种服务，它能够为开发者提供访问多种大型语言模型（LLMs）和嵌入模型的能力。在这篇文章中，我们将探讨如何使用LangChain与DeepInfra进行无服务器推断。

引言

DeepInfra提供了一小时的免费无服务器GPU计算试用，允许开发者测试不同的模型。本文将引导您如何在应用程序中集成DeepInfra以执行自然语言处理任务，例如翻译句子。我们将使用LangChain库来调用DeepInfra的功能。

设置环境API密钥

首先，您需要从DeepInfra获取API密钥。请访问 DeepInfra登录页面，获取一个新的token。然后，我们可以将其设置为环境变量，以便在LangChain中使用。

import os
from getpass import getpass

from langchain_community.chat_models import ChatDeepInfra
from langchain_core.messages import HumanMessage

DEEPINFRA_API_TOKEN = getpass()  # 获取API密钥

# 设置环境变量
os.environ["DEEPINFRA_API_TOKEN"] = DEEPINFRA_API_TOKEN

# 使用API代理服务提高访问稳定性
chat = ChatDeepInfra(model="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf")

messages = [
    HumanMessage(
        content="Translate this sentence from English to French. I love programming."
    )
]

response = chat.invoke(messages)
print(response)

使用LangChain进行异步和流式处理

LangChain不仅支持同步调用，还支持异步和流式处理功能，这对于处理较大的数据集或需要实时响应的应用程序非常有用。

from langchain_core.callbacks import StreamingStdOutCallbackHandler

# 流式处理示例
chat = ChatDeepInfra(
    streaming=True,
    verbose=True,
    callbacks=[StreamingStdOutCallbackHandler()],
)

# 执行流式调用
chat.invoke(messages)

工具调用示例

DeepInfra支持工具调用模式，可以使用LangChain的工具绑定功能来实现更复杂的模型交互。

import asyncio

from dotenv import find_dotenv, load_dotenv
from langchain_community.chat_models import ChatDeepInfra
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel
from langchain_core.tools import tool

model_name = "meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct"

_ = load_dotenv(find_dotenv())  # 加载环境变量

# 定义LangChain工具
@tool
def foo(something):
    """Called when foo"""
    pass

class Bar(BaseModel):
    """Called when Bar"""
    pass

llm = ChatDeepInfra(model=model_name)
tools = [foo, Bar]
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)

messages = [
    HumanMessage("Foo and bar, please."),
]

response = llm_with_tools.invoke(messages)
print(response.tool_calls)

# 异步调用示例
async def call_ainvoke():
    result = await llm_with_tools.ainvoke(messages)
    print(result.tool_calls)

asyncio.run(call_ainvoke())

常见问题和解决方案

  • API访问问题：由于某些地区的网络限制，DeepInfra API的访问可能不稳定。建议使用API代理服务来提高访问稳定性，例如通过设置合适的网络代理或VPN。

  • 异步处理的复杂性：在使用异步特性时，需要确保Python环境支持异步编程，通常这需要Python 3.7以上版本。

总结和进一步学习资源

通过本文的示例，我们了解了如何使用DeepInfra提供的无服务器推断服务进行自然语言处理任务，并结合LangChain实现异步和工具调用的能力。未来，您可以进一步探索DeepInfra的文档 DeepInfra工具调用文档，以及LangChain的使用 LangChain文档。

参考资料

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