CerebriumAI#
Cerebrium 是一个 AWS Sagemaker 的替代品。它还提供 API 访问**多个 LLM 模型 (opens in a new tab)**。
本笔记介绍如何使用 Langchain 和**CerebriumAI (opens in a new tab)**。
安装 cerebrium#
使用 CerebriumAI API 需要安装 cerebrium 包。使用 pip3 install cerebrium 命令安装。
# Install the package
!pip3 install cerebrium
导入#
import os
from langchain.llms import CerebriumAI
from langchain import PromptTemplate, LLMChain
设置环境 API 密钥#
确保从CerebriumAI获取您的API密钥。请参见这里 (opens in a new tab)。您将获得1小时的免费无服务器GPU计算，以测试不同的模型。
os.environ["CEREBRIUMAI_API_KEY"] = "YOUR_KEY_HERE"
创建CerebriumAI实例#
您可以指定不同的参数，例如模型终端点URL、最大长度、温度（temperature）等。您必须提供一个终端点URL。
llm = CerebriumAI(endpoint_url="YOUR ENDPOINT URL HERE")
创建提示模板#
我们将为问答创建一个提示模板。
template = """Question: {question}
Answer: Let's think step by step."""
prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["question"])
启动LLMChain#
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)
运行LLMChain#
提供一个问题并运行LLMChain。
question = "What NFL team won the Super Bowl in the year Justin Beiber was born?"
llm_chain.run(question)