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Runpod

RunPod 提供 GPU 云基础设施，包括为部署和扩展 AI 模型而优化的无服务器端点。

本指南介绍如何使用 langchain-runpod 集成包将 LangChain 应用程序连接到托管在 RunPod Serverless 上的模型。

该集成提供了标准语言模型 (LLM) 和聊天模型的接口。

安装​

安装专用合作伙伴包

%pip install -qU langchain-runpod

设置​

1. 在 RunPod 上部署端点​

  • 导航到您的 RunPod Serverless 控制台。
  • 创建一个“新端点”，选择适合您模型和预期输入/输出格式的 GPU 和模板（例如，vLLM、TGI、text-generation-webui）（请参阅组件指南或包的 README）。
  • 配置设置并部署。
  • 关键是，部署后复制端点 ID。

2. 设置 API 凭据​

集成需要您的 RunPod API 密钥和端点 ID。将它们设置为环境变量以实现安全访问

import getpass
import os

os.environ["RUNPOD_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your RunPod API Key: ")
os.environ["RUNPOD_ENDPOINT_ID"] = input("Enter your RunPod Endpoint ID: ")

（可选） 如果对 LLM 和聊天模型使用不同的端点，您可能需要设置 RUNPOD_CHAT_ENDPOINT_ID 或在初始化期间直接传递 ID。

组件​

此包提供两个主要组件

1. LLM​

用于与标准文本补全模型进行交互。

有关详细用法，请参阅RunPod LLM 集成指南

from langchain_runpod import RunPod

# Example initialization (uses environment variables)
llm = RunPod(model_kwargs={"max_new_tokens": 100})  # Add generation params here

# Example Invocation
try:
    response = llm.invoke("Write a short poem about the cloud.")
    print(response)
except Exception as e:
    print(
        f"Error invoking LLM: {e}. Ensure endpoint ID and API key are correct and endpoint is active."
    )

2. 聊天模型​

用于与对话模型进行交互。

有关详细用法和功能支持，请参阅RunPod 聊天模型集成指南。

from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_runpod import ChatRunPod

# Example initialization (uses environment variables)
chat = ChatRunPod(model_kwargs={"temperature": 0.8})  # Add generation params here

# Example Invocation
try:
    response = chat.invoke(
        [HumanMessage(content="Explain RunPod Serverless in one sentence.")]
    )
    print(response.content)
except Exception as e:
    print(
        f"Error invoking Chat Model: {e}. Ensure endpoint ID and API key are correct and endpoint is active."
    )
API 参考：HumanMessage