使用大模型

用户:

langchain0.2中如何使用huggingface里的大模型

ChatGPT:

在LangChain 0.2中使用Hugging Face的大语言模型主要有以下几个步骤:

安装必要的库:

pip install langchain
pip install transformers
pip install torch

导入所需的模块:

from langchain.llms import HuggingFacePipeline
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline

加载模型和tokenizer:

model_id = "gpt2"  # 或其他Hugging Face模型ID
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

创建pipeline:

pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model=model, 
    tokenizer=tokenizer, 
    max_length=100
)

创建LangChain的HuggingFacePipeline对象:

llm = HuggingFacePipeline(pipeline=pipe)

使用模型:

result = llm("Tell me a joke about programming.")
print(result)

这里有几点需要注意:

模型ID (model_id) 应该替换为你想使用的具体模型。Hugging Face有很多可用的模型,如”gpt2″, “EleutherAI/gpt-neo-1.3B”等。
max_length参数可以根据需要调整。
对于一些大型模型,你可能需要考虑使用GPU加速,或者使用量化技术来减少内存使用。
某些模型可能需要特定的处理方式,你可能需要查阅该模型的具体文档。
如果你想使用Hugging Face的在线API而不是本地模型,你需要使用HuggingFaceHub类而不是HuggingFacePipeline。

这里是使用Hugging Face Hub的例子:

from langchain import HuggingFaceHub

huggingfacehub_api_token = "your_api_token_here"
repo_id = "gpt2"  # 或其他模型ID
llm = HuggingFaceHub(repo_id=repo_id, huggingfacehub_api_token=huggingfacehub_api_token)

result = llm("Tell me a joke about programming.")
print(result)

记得替换"your_api_token_here"为你的实际Hugging Face API token。

用户:

注意是，langchain的0.2版本

ChatGPT:

非常抱歉之前的疏忽。您说得对，LangChain 0.2版本确实有一些变化。让我为您提供适用于LangChain 0.2版本的正确方法：

在LangChain 0.2中使用Hugging Face的模型主要涉及以下步骤：

首先，确保安装了正确版本的LangChain和必要的依赖：

pip install langchain==0.2.0
pip install transformers
pip install torch

导入必要的模块：

from langchain_community.llms import HuggingFacePipeline
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline

注意这里的导入路径变化，现在是从langchain_community.llms导入。

加载模型和tokenizer：

model_id = "gpt2"  # 或其他Hugging Face模型ID
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

创建pipeline：

pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model=model, 
    tokenizer=tokenizer, 
    max_length=100
)

创建LangChain的HuggingFacePipeline对象：

llm = HuggingFacePipeline(pipeline=pipe)

使用模型：

result = llm.invoke("Tell me a joke about programming.")
print(result)

注意在0.2版本中，我们使用invoke方法而不是直接调用。

如果你想使用Hugging Face的在线API，你可以这样做：

from langchain_community.llms import HuggingFaceEndpoint

huggingfacehub_api_token = "your_api_token_here"
endpoint_url = "https://api-inference.huggingface.co/models/gpt2"

llm = HuggingFaceEndpoint(
    endpoint_url=endpoint_url,
    huggingfacehub_api_token=huggingfacehub_api_token,
)

result = llm.invoke("Tell me a joke about programming.")
print(result)

在这个版本中，我们使用HuggingFaceEndpoint而不是HuggingFaceHub。

记得替换"your_api_token_here"为你的实际Hugging Face API token，并根据你想使用的模型调整endpoint_url。

这些更改反映了LangChain 0.2版本的新结构和API。希望这个更新后的信息能够帮到你！