Petals
Petals 在家執行 100B+ 語言模型，採用 BitTorrent 風格。
本筆記本介紹如何將 LangChain 與 Petals 一起使用。
安裝 Petals
使用 Petals API 需要 petals 套件。使用 pip3 install petals 安裝 petals。
對於 Apple Silicon (M1/M2) 使用者，請按照本指南進行操作 https://github.com/bigscience-workshop/petals/issues/147#issuecomment-1365379642 以安裝 petals
!pip3 install petals
導入
import os
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_community.llms import Petals
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
設定環境 API 金鑰
請務必從 Huggingface 取得您的 API 金鑰。
from getpass import getpass
HUGGINGFACE_API_KEY = getpass()
········
os.environ["HUGGINGFACE_API_KEY"] = HUGGINGFACE_API_KEY
建立 Petals 實例
您可以指定不同的參數，例如模型名稱、最大新 token 數、溫度等。
# this can take several minutes to download big files!
llm = Petals(model_name="bigscience/bloom-petals")
Downloading: 1%|▏ | 40.8M/7.19G [00:24<15:44, 7.57MB/s]
建立提示範本
我們將為問答建立一個提示範本。
template = """Question: {question}
Answer: Let's think step by step."""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
初始化 LLMChain
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)
執行 LLMChain
提供一個問題並執行 LLMChain。
question = "What NFL team won the Super Bowl in the year Justin Beiber was born?"
llm_chain.run(question)