LangChain接入本地/国产大模型
Ollama 是一个开源项目，它允许用户在其本地计算机上运行大型语言模型（LLM）。
ollama
安装
- Ollama 是一个开源项目，它允许用户在其本地计算机上运行大型语言模型（LLM）。
- 官方文档
- Ollama更多介绍可以看我之前的博客及视频：Ollama
# 下载大模型
ollama pull qwen2.5:latest
ollama pull qwen2.5:0.5b
- 验证ollama安装成功
- 访问"http://ip:11434"，如 “http://localhost:11434”
- 响应结果：“Ollama is running”
- 验证ollama模型下载
- 访问"http://ip:11434/api/tags"，如 “http://localhost:11434/api/tags”
- 响应结果列出了已下载大模型列表
LangChain接入
- LangChain文档: ChatOllama
- 安装依赖
pip install langchain
pip install langchain-ollama
- 代码
from langchain_ollama import ChatOllama
# 实例化
llm = ChatOllama(base_url="http://localhost:11434", model="qwen2.5:latest")
# 调用
result = llm.invoke("你好，怎么称呼？")
print(result)
兼容OpenAI接口
- 由于OpenAi领先地位，大部分大模型都能兼容openai接口，一般更改下面几个参数就能完成接入
- openai_api_base: 大模型平台API地址
- openai_api_key: 平台密钥
- model_name: 模型名称、接入点
- LangChain官方文档：ChatOpenAI
阿里-百炼
准备
- openai_api_base: “https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1”
- openai_api_key
- 获取路径: 阿里云控制台 > 阿里云百炼 > 右上角"人员"图标 > API-KEY
- 阿里云文档: API key获取、API接口
- model_name
- 模型选择: 阿里云控制台 > 阿里云百炼 > 模型广场 > 找一个中意的模型
- 阿里云文档: 模型价格表
LangChain接入
- 安装依赖
pip install langchain
pip install langchain-openai
- 代码
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(
openai_api_base="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
openai_api_key="sk-xxx", # app_key
model_name="qwen-turbo", # 模型名称
)
result = llm.invoke("你好，怎么称呼？")
print(result)
字节-火山方舟
准备
- openai_api_base: “https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3”
- openai_api_key
- 获取路径: 火山引擎控制台 > 火山方舟 > API Key管理(左侧菜单)
- 火山引擎文档: API Key 管理
- model_name
- 模型选择: 火山引擎控制台 > 火山方舟 > 在线推理 > 创建推理接入点
- 火山引擎文档: 创建推理接入点
LangChain接入
- 安装依赖
pip install langchain
pip install langchain-openai
- 代码
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(
openai_api_base="https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
openai_api_key="xxx-xxx-xxx", # app_key
model_name="ep-xxx", # 推理接入点
)
result = llm.invoke("你好，怎么称呼？")
print(result)
腾讯-混元
准备
- openai_api_base: “https://api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1”
- openai_api_key
- 获取路径: 腾讯云控制台 > 腾讯混元大模型 > API KEY管理 > 创建API KEY
- 腾讯混元文档: 混元生文
- model_name
- 模型选择: 腾讯云控制台 > 腾讯混元大模型 > 资源包管理
- 腾讯混元文档: 混元生文计费概述
LangChain接入
- 安装依赖
pip install langchain
pip install langchain-openai
- 代码
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(
openai_api_base="https://api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1",
openai_api_key="sk-xxx", # app_key
model_name="hunyuan-pro", # 模型名称
)
result = llm.invoke("你好，怎么称呼？")
print(result)
如何系统的去学习大模型LLM ？
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。
事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。
继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？
与其焦虑……
不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。
针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
一、LLM大模型经典书籍
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
二、640套LLM大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1：AI大模型时代的基础理解
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目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
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内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
-
目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
-
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
-
目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
-
内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
-
目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
-
内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
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魔乐社区（Modelers.cn) 是一个中立、公益的人工智能社区，提供人工智能工具、模型、数据的托管、展示与应用协同服务，为人工智能开发及爱好者搭建开放的学习交流平台。社区通过理事会方式运作，由全产业链共同建设、共同运营、共同享有，推动国产AI生态繁荣发展。
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