使用LangChain与SambaNova平台进行模型交互实战

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/scaFHIO/article/details/146447267

## 技术背景介绍

SambaNova是一个引领AI模型创新的平台，其提供的Sambaverse和SambaStudio是两大功能强大的工具。Sambaverse允许用户与多个开源模型进行互操作，而SambaStudio则提供训练、批处理推理和在线推理端点等先进功能，帮助用户部署自己微调的模型。这篇文章将重点介绍如何使用LangChain与SambaNova的模型进行交互。

## 核心原理解析

LangChain是一个用于创建语言模型应用的框架，可以与SambaNova的模型无缝集成。通过LangChain，开发者可以调用Sambaverse和SambaStudio的模型，进行高效预测和流式数据处理。

## 代码实现演示

### Sambaverse 示例

为了使用Sambaverse模型，我们需要先在`sambaverse.sambanova.ai`注册并获取API密钥。接下来，我们使用LangChain中的Sambaverse类进行预测调用。

```python
# 安装必要包
%pip install --quiet sseclient-py==1.8.0

import os
from langchain_community.llms.sambanova import Sambaverse

# 设置API密钥为环境变量
os.environ["SAMBAVERSE_API_KEY"] = "<Your sambaverse API key>"

# 创建Sambaverse实例并调用模型
llm = Sambaverse(
    sambaverse_model_name="Meta/llama-2-7b-chat-hf",
    streaming=False,
    model_kwargs={
        "do_sample": True,
        "max_tokens_to_generate": 1000,
        "temperature": 0.01,
        "select_expert": "llama-2-7b-chat-hf",
        "process_prompt": False,
    },
)

print(llm.invoke("Why should I use open source models?"))

SambaStudio 示例

若要使用SambaStudio模型，需要设置多个环境变量，包括项目ID和端点ID等。以下示例展示了如何使用LangChain与SambaStudio进行交互。

# 安装必要包
%pip install --quiet sseclient-py==1.8.0

import os
from langchain_community.llms.sambanova import SambaStudio

# 设置环境变量
os.environ["SAMBASTUDIO_BASE_URL"] = "<Your SambaStudio environment URL>"
os.environ["SAMBASTUDIO_BASE_URI"] = "<Your SambaStudio endpoint base URI>"  # optional, "api/predict/generic" set as default
os.environ["SAMBASTUDIO_PROJECT_ID"] = "<Your SambaStudio project id>"
os.environ["SAMBASTUDIO_ENDPOINT_ID"] = "<Your SambaStudio endpoint id>"
os.environ["SAMBASTUDIO_API_KEY"] = "<Your SambaStudio endpoint API key>"

# 创建SambaStudio实例并调用模型
llm = SambaStudio(
    streaming=False,
    model_kwargs={
        "do_sample": True,
        "max_tokens_to_generate": 1000,
        "temperature": 0.01,
    },
)

print(llm.invoke("Why should I use open source models?"))