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自定义 LLM：LangChain与文心一言擦出火花

🕗 发布于 2024-07-11 01:06 langchain  文心一言  大模型  AI大模型  人工智能  

自定义 LLM

自定义 LLM 需要实现以下必要的函数：

  • _call ：它需要接受一个字符串、可选的停用词，并返回一个字符串。

它还可以实现第二个可选的函数：

  • _identifying_params ：用于帮助打印 LLM 信息。该函数应该返回一个字典。

使用LLM模块来封装我们的模型接口，可以带来许多好处，其中之一就是有利于与LangChain的其他模块进行协同工作。

下面我们通过 LangChain自定义LLM 实现文心一言 ERNIE-Bot-turbo 大模型接入：

import json
import time
from typing import Any, List, Mapping, Optional, Dict, Union, Tuple
​
import logging
import requests
from langchain.callbacks.manager import CallbackManagerForLLMRun
from langchain.llms.base import LLM
from langchain.utils import get_from_dict_or_env
from pydantic import Field, root_validator
​
logger = logging.getLogger(__name__)
​
​
def get_access_token(api_key: str, secret_key: str):
    """
    使用 API Key，Secret Key 获取access_token
    """
    url = f"https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id={api_key}&client_secret={secret_key}"
​
    payload = json.dumps("")
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Accept': 'application/json'
    }
​
    resp = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
    return resp.json().get("access_token")
​
​
class ErnieLLm(LLM):
    url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/eb-instant"
    model_name: str = Field(default="ERNIE-Bot-turbo", alias="model")
    request_timeout: Optional[Union[float, Tuple[float, float]]] = None
    temperature: float = 0.95
    """temperature 说明：
    （1）较高的数值会使输出更加随机，而较低的数值会使其更加集中和确定
    （2）默认0.95，范围 (0, 1.0]，不能为0
    （3）建议该参数和top_p只设置1个
    （4）建议top_p和temperature不要同时更改
    """
    top_p: float = 0.8
    """top_p 说明：
    （1）影响输出文本的多样性，取值越大，生成文本的多样性越强
    （2）默认0.8，取值范围 [0, 1.0]
    （3）建议该参数和temperature只设置1个
    （4）建议top_p和temperature不要同时更改
    """
    penalty_score: float = 1.0
    """通过对已生成的token增加惩罚，减少重复生成的现象。说明：
    （1）值越大表示惩罚越大
    （2）默认1.0，取值范围：[1.0, 2.0]
    """
    ernie_api_key: Optional[str] = None
    """文心一言大模型 apiKey"""
    ernie_secret_key: Optional[str] = None
    """文心一言大模型 secretKey"""
    user_id: Optional[str] = None
    """表示最终用户的唯一标识符，可以监视和检测滥用行为，防止接口恶意调用"""
    streaming: bool = False
    """是否以流式接口的形式返回数据，默认false"""
    cache: bool = False
    """是否开启缓存，默认为false"""
    model_kwargs: Dict[str, Any] = Field(default_factory=dict)
    """Holds any model parameters valid for `create` call not explicitly specified."""
​
    @root_validator()
    def validate_environment(cls, values: Dict) -> Dict:
        """Validate that api key and python package exists in environment."""
        values["ernie_api_key"] = get_from_dict_or_env(
            values, "ernie_api_key", "ERNIE_API_KEY"
        )
        values["ernie_secret_key"] = get_from_dict_or_env(
            values,
            "ernie_secret_key",
            "ERNIE_SECRET_KEY"
        )
        return values
​
    @property
    def _default_params(self) -> Dict[str, Any]:
        """获取调用Ennie API的默认参数。"""
        normal_params = {
            "temperature": self.temperature,
            "top_p": self.top_p,
            "penalty_score": self.penalty_score,
            "request_timeout": self.request_timeout,
        }
        return {**normal_params, **self.model_kwargs}
​
    def _construct_query(self, prompt: str) -> Dict:
        """构造请求体"""
        query = {
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": prompt
                }
            ],
            "stream": self.streaming,
            "temperature": self.temperature,
            "top_p": self.top_p,
            "penalty_score": self.penalty_score,
            "user_id": self.user_id,
        }
        return query
​
    @property
    def _identifying_params(self) -> Mapping[str, Any]:
        """Get the identifying parameters."""
        return {**{"model_name": self.model_name}, **self._default_params}
​
    @property
    def _llm_type(self) -> str:
        return "ernie"
​
    def _call(
            self,
            prompt: str,
            stop: Optional[List[str]] = None,
            run_manager: Optional[CallbackManagerForLLMRun] = None,
            **kwargs: Any,
    ) -> str:
        """_call 实现对模型的调用"""
        # construct query
        query = self._construct_query(prompt=prompt)
        # post
        _headers = {"Content-Type": "application/json"}
        with requests.session() as session:
            resp = session.post(
                self.url + "?access_token=" + get_access_token(self.ernie_api_key, self.ernie_secret_key),
                json=query,
                headers=_headers,
                timeout=60)
            if resp.status_code == 200:
                resp_json = resp.json()
                predictions = resp_json["result"]
                return predictions
        return "请求失败"

使用自定义 LLM

配置及加载环境变量

在 .env 文件中配置变量：

ERNIE_API_KEY=******
ERNIE_SECRET_KEY=******

加载配置文件：

import dotenv
​
dotenv.load_dotenv('.env')

调用 LLM

最简单的调用：

from ErnieModel import ErnieLLm
​
llm = ErnieLLm()
​
print(llm("你是文心一言吗?"))

运行结果：

是的，我是文心一言。我能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。

也可以通过构造直接传入 ernie_api_key和ernie_secret_key，如：

llm = ErnieLLm(ernie_api_key="******",ernie_secret_key="******")

LLM 关键参数

我们可以通过调整 temperature、top_p、penalty_score等参数来优化模型回答的结果。

temperature

说明： （1）较高的数值会使输出更加随机，而较低的数值会使其更加集中和确定 （2）默认0.95，范围 (0, 1.0]，不能为0 （3）建议该参数和top_p只设置1个 （4）建议top_p和temperature不要同时更改

top_p

说明： （1）影响输出文本的多样性，取值越大，生成文本的多样性越强 （2）默认0.8，取值范围 [0, 1.0] （3）建议该参数和temperature只设置1个 （4）建议top_p和temperature不要同时更改

penalty_score

通过对已生成的token增加惩罚，减少重复生成的现象。说明： （1）值越大表示惩罚越大 （2）默认1.0，取值范围：[1.0, 2.0]

使用方法：

llm = ErnieLLm(temperature=0.99)
print(llm("给我讲一个笑话"))
​
llm = ErnieLLm(temperature=0.95, top_p=1.0)
print(llm("给我讲一个笑话"))

运行结果：

当然可以，这是一个关于两只熊的笑话：
​
有一天，一只熊从动物园里跑了出来，吓坏了的人们纷纷逃窜。但是，动物园的管理员很镇定，他决定去和熊谈判。他对熊说：“熊啊，我知道你是饿了，但是你也不能吃人啊。我们去动物园里吃竹子好不好？”熊想了想，觉得有道理，于是就答应了。
​
管理员带熊去了动物园的竹林，让熊吃了一顿丰盛的竹子大餐。熊很开心，于是问管理员：“你为什么知道我那么喜欢吃竹子呢？”管理员回答：“因为我是管理员啊。”
​
熊一脸懵逼地看着管理员，然后突然明白了什么，说：“原来你是个‘装熊’的家伙啊！”
​
​
好的，这里有一个笑话：
​
有天捡到一个神灯，灯神宣布可以许一个愿望。
我当即许愿：请赐予我一个美女相伴。
只见灯神拿出一个通关文牒，哗啦啦地翻了很多页，然后递给我说：抱歉，您的愿望尚未出现。

添加缓存

从之前的文章中我们讲过如何使用缓存以及多种缓存方式，在这里我们使用本地内存缓存，配置缓存后，如果同一个问题被第二次提问，模型可以快速给出答案。

from langchain.cache import InMemoryCache

# 启动llm的缓存
langchain.llm_cache = InMemoryCache()

由于在自定义LLM时，缓存参数 cache默认为 False，这里我们需要设置为 True。同时我们通过两次执行来看看效果：

llm = ErnieLLm(temperature=0.95, top_p=1.0, cache=True)

s = time.perf_counter()
# 第一次调用
print(llm("给我讲一个笑话"))
elapsed = time.perf_counter() - s
print("\033[1m" + f"第一次调用耗时 {elapsed:0.2f} 秒." + "\033[0m")

s = time.perf_counter()
# 第一次调用
print(llm("给我讲一个笑话"))
elapsed = time.perf_counter() - s
print("\033[1m" + f"第二次调用耗时 {elapsed:0.2f} 秒." + "\033[0m")

运行结果：

当然可以，这是一个关于两只鸟的笑话：

有两只小鸟，一只小鸟问：“哥哥，人们都说你长得好帅，你觉得自己帅吗？”哥哥小鸟羞涩地回答：“不，我不觉得自己帅，我只是很可爱。”而第二只小鸟打断了他：“哥呀，人家说的是你旁边的蝴蝶卷毛哈。”
第一次调用耗时 2.37 秒.
当然可以，这是一个关于两只鸟的笑话：

有两只小鸟，一只小鸟问：“哥哥，人们都说你长得好帅，你觉得自己帅吗？”哥哥小鸟羞涩地回答：“不，我不觉得自己帅，我只是很可爱。”而第二只小鸟打断了他：“哥呀，人家说的是你旁边的蝴蝶卷毛哈。”
第二次调用耗时 0.00 秒.

可以看到第二次请求所用时间近乎为0（可能是纳秒级别）。

小结

本文主要介绍了在LangChain平台上自定义LLM的步骤和参数，并以文心一言的ERNIE-Bot-turbo模型为例进行了详细说明。文章首先介绍了自定义LLM需要实现的必要函数，包括_call函数和_identifying_params函数。然后，通过导入dotenv模块和配置环境变量，示例代码演示了如何加载配置文件并调用自定义LLM。接下来，文章介绍了LLM的一些关键参数，如temperature、top_p和penalty_score，并展示了如何根据需要调整这些参数来优化模型的回答结果。最后，文章提到了使用缓存的方法，通过启动LLM的缓存来加速模型的响应速度，并通过两次调用的结果展示了缓存的效果。

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