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香蕉

Banana 为 AI 模型提供了无服务器 GPU 推理、CI/CD 构建管道以及用于部署模型的简单 Python 框架（Potassium）。

本页介绍如何在 LangChain 中使用 Banana 生态系统。

安装与设置​

  • 安装 Python 包 banana-dev：
pip install banana-dev
  • 从 Banana.dev 仪表板 获取 Banana API 密钥，并将其设置为环境变量（BANANA_API_KEY）。
  • 从模型的详情页面获取模型的密钥和 URL 缩写。

定义您的 Banana 模板​

您需要为您的 Banana 应用设置一个 Github 仓库。您可以使用此指南在 5 分钟内入门。

或者，您可以查看 Banana 的 CodeLlama-7B-Instruct-GPTQ GitHub 仓库作为现成的 LLM 示例。只需 fork 它并在 Banana 中进行部署。

其他入门仓库可在此处找到。

构建 Banana 应用​

要在 Langchain 中使用 Banana 应用，您必须在返回的 JSON 中包含 outputs 键，并且其值必须是字符串。

# 将结果作为字典返回
result = {'outputs': result}

一个示例推理函数是：

@app.handler("/")
def handler(context: dict, request: Request) -> Response:
    """处理从提示生成代码的请求。"""
    model = context.get("model")
    tokenizer = context.get("tokenizer")
    max_new_tokens = request.json.get("max_new_tokens", 512)
    temperature = request.json.get("temperature", 0.7)
    prompt = request.json.get("prompt")
    prompt_template=f'''[INST] Write code to solve the following coding problem that obeys the constraints and passes the example test cases. Please wrap your code answer using ```:
    {prompt}
    [/INST]
    '''
    input_ids = tokenizer(prompt_template, return_tensors='pt').input_ids.cuda()
    output = model.generate(inputs=input_ids, temperature=temperature, max_new_tokens=max_new_tokens)
    result = tokenizer.decode(output[0])
    return Response(json={"outputs": result}, status=200)

此示例来自 CodeLlama-7B-Instruct-GPTQ 中的 app.py 文件。

LLM​

from langchain_community.llms import Banana
API Reference:Banana

请参阅使用示例。