**驾驭AI云的力量：使用Baidu Qianfan与LangChain相结合进行大型模型开发**

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# 引言

随着人工智能技术的迅速发展，企业开发者越来越需要一站式平台来进行大型模型的开发和运维。百度AI云的乾范（Qianfan）平台正是为此而生，它为开发者提供了从模型开发到部署的一整套环境。本篇文章将重点介绍如何利用LangChain库与Baidu Qianfan平台结合，特别是聚焦于Completion模型的使用。

# 使用LangChain与Qianfan平台进行大型模型开发

## 初始化API

为了使用Baidu Qianfan的LLM（大型语言模型）服务，首先需要初始化所需的参数。开发者可以选择通过环境变量设置访问密钥（AK和SK）：

```bash
export QIANFAN_AK=你的AK
export QIANFAN_SK=你的SK

接下来，我们可以在Python环境中使用LangChain进行模型调用：

import os
from langchain_community.llms import QianfanLLMEndpoint

# 设置环境变量
os.environ["QIANFAN_AK"] = "your_ak"
os.environ["QIANFAN_SK"] = "your_sk"

# 初始化LangChain的Qianfan端点
llm = QianfanLLMEndpoint(streaming=True)
response = llm.invoke("你好")
print(response)
# 使用API代理服务提高访问稳定性

支持的模型

目前，Baidu Qianfan支持多种模型，如ERNIE-Bot-turbo、Llama-2-13b-chat等。对于不同需求的开发者，Qianfan提供了丰富的模型选择。

代码示例

以下是一个使用LangChain进行文本生成的简单示例：

# 基本调用和生成
result = llm.generate(prompts=["写一篇关于河流的简短文章"])
print(result)

# 异步生成示例
async def run_aio_generate():
    resp = await llm.agenerate(prompts=["写一篇20字的关于山脉的文章"])
    print(resp)

await run_aio_generate()

常见问题和解决方案

  1. 无法访问API端点：由于网络因素，部分地区可能无法直接访问Baidu Qianfan的API。这时，可以考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。

  2. 模型参数配置：如果生成的内容不符合预期，可以调整模型参数，如temperature、top_p等，以影响生成的随机性和保真度。

总结和进一步学习资源

在本篇文章中，我们探讨了如何结合LangChain与Baidu Qianfan平台进行大型模型的开发和调用。通过一站式的开发环境，开发者可以更轻松地部署和管理模型。如果你希望深入了解LLM的概念和如何使用，请参考以下资源：

参考资料

  • Baidu AI Cloud Qianfan Platform
  • LangChain GitHub Repository

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