使用DeepInfra和LangChain构建智能对话应用：从入门到精通

用户86161247613
130 阅读3分钟 
# 使用DeepInfra和LangChain构建智能对话应用：从入门到精通

## 引言

在现代人工智能的发展中，语言模型（LLM）扮演着至关重要的角色。DeepInfra提供了一种无服务器推理即服务的方式，允许开发者轻松访问多种LLM和嵌入模型。本文将介绍如何使用LangChain和DeepInfra结合来实现智能对话应用。本指南旨在帮助初学者理解如何起步，同时为专业人士提供深入的技术见解。

## 主要内容

### 1. 设置环境API Key

首先，您需要从DeepInfra获取API密钥。请访问[DeepInfra登录页面](https://deepinfra.com/login?from=%2Fdash)并生成一个新的令牌。您将获得1小时的免费无服务器GPU计算时间用于测试不同的模型。

```python
from getpass import getpass

DEEPINFRA_API_TOKEN = getpass()  # 输入您的API令牌

import os
os.environ["DEEPINFRA_API_TOKEN"] = DEEPINFRA_API_TOKEN

2. 创建DeepInfra实例

我们将使用开源的deepctl工具来管理模型部署，并使用LangChain与DeepInfra进行集成。

from langchain_community.llms import DeepInfra

llm = DeepInfra(model_id="meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf")
llm.model_kwargs = {
    "temperature": 0.7,
    "repetition_penalty": 1.2,
    "max_new_tokens": 250,
    "top_p": 0.9,
}

3. 创建Prompt Template

我们将为问答场景创建一个Prompt Template。

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

template = """Question: {question}

Answer: Let's think step by step."""

prompt = PromptTemplate.from_template(template)

4. 初始化LLMChain

使用我们定义的Prompt Template初始化LLMChain。

from langchain.chains import LLMChain

llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)

5. 运行LLMChain

提供一个问题并运行LLMChain以获得答案。

question = "Can penguins reach the North pole?"
response = llm_chain.run(question)
print(response)

代码示例

完整示例代码如下：

from getpass import getpass
import os
from langchain_community.llms import DeepInfra
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain

# 获取API令牌
DEEPINFRA_API_TOKEN = getpass("Input your API token: ")  # 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["DEEPINFRA_API_TOKEN"] = DEEPINFRA_API_TOKEN

# 创建DeepInfra实例
llm = DeepInfra(model_id="meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf")
llm.model_kwargs = {
    "temperature": 0.7,
    "repetition_penalty": 1.2,
    "max_new_tokens": 250,
    "top_p": 0.9,
}

# 创建Prompt Template
template = """Question: {question}

Answer: Let's think step by step."""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)

# 初始化LLMChain
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)

# 运行LLMChain
question = "Can penguins reach the North pole?"
response = llm_chain.run(question)
print(response)

常见问题和解决方案

  1. 网络限制问题：在某些地区，由于网络限制，开发者可能会遇到无法访问DeepInfra API的情况。建议使用API代理服务来提高访问的稳定性。

  2. 令牌过期问题：请确保定期更新DeepInfra的API令牌，以避免因令牌过期导致的访问失败。

  3. 模型参数调整：不同的应用场景可能需要调整模型参数如temperature和max_new_tokens以获得更优化的结果。

总结和进一步学习资源

通过本文，您已经了解了如何使用LangChain与DeepInfra结合来创建智能对话应用。DeepInfra提供了一种强大的无服务器推理解决方案，使得AI模型的集成更加便捷和高效。

进一步学习资源：

参考资料

  1. DeepInfra官方文档
  2. LangChain官方文档
  3. AI与编程相关文献

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---
avatar
文章
阅读
粉丝