ChatFeatherlessAI 集成 - 以编程方式使用文档

这将帮助您开始使用 FeatherlessAi 聊天模型.

- 请参阅 featherless.ai/ 以获取示例。

概述

集成详情

类	包	可序列化	JS 支持	下载量	版本
`ChatFeatherlessAi`	`langchain-featherless-ai`	❌	❌	!PyPI - 下载量	!PyPI - 版本

模型特性

工具调用	结构化输出	图像输入	音频输入	视频输入	Token 级流式输出	原生异步	Token 使用量	对数概率
❌	❌	❌	❌	❌	✅	✅	✅	❌

设置

To access Featherless AI models you'll need to create a/an Featherless AI account, get an API key, and install the langchain-featherless-ai 集成包。

凭据

前往 featherless.ai/ 注册 FeatherlessAI 并生成 API 密钥。完成此操作后，设置 FEATHERLESSAI_API_KEY 环境变量：

if not os.getenv("FEATHERLESSAI_API_KEY"):
    os.environ["FEATHERLESSAI_API_KEY"] = getpass.getpass(
        "Enter your FeatherlessAI API key: "
    )

如果您想自动追踪模型调用，还可以设置您的 LangSmith API 密钥，取消下方注释：

os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")

安装

LangChain FeatherlessAi 集成位于 langchain-featherless-ai package:

pip install -qU langchain-featherless-ai

实例化

现在我们可以实例化模型对象并生成聊天补全：

from langchain_featherless_ai import ChatFeatherlessAi

llm = ChatFeatherlessAi(
    model="featherless-ai/Qwerky-72B",
    temperature=0.9,
    max_tokens=None,
    timeout=None,
)

调用

messages = [
    (
        "system",
        "You are a helpful assistant that translates English to French. Translate the user sentence.",
    ),
    ("human", "I love programming."),
]
ai_msg = llm.invoke(messages)
ai_msg

c:\Python311\Lib\site-packages\pydantic\main.py:463: UserWarning: Pydantic serializer warnings:
  PydanticSerializationUnexpectedValue(Expected `int` - serialized value may not be as expected [input_value=1747322408.706, input_type=float])
  return self.__pydantic_serializer__.to_python(

AIMessage(content="J'aime programmer.", additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 5, 'prompt_tokens': 27, 'total_tokens': 32, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': None}, 'model_name': 'featherless-ai/Qwerky-72B', 'system_fingerprint': '', 'id': 'G1sgui', 'service_tier': None, 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='run--6ecbe184-c94e-4d03-bf75-9bd85b04ba5b-0', usage_metadata={'input_tokens': 27, 'output_tokens': 5, 'total_tokens': 32, 'input_token_details': {}, 'output_token_details': {}})

print(ai_msg.content)

J'aime programmer.