CerebriumAI

Cerebrium 是 AWS Sagemaker 的替代方案。它还提供对多种 LLM 模型的 API 访问。本笔记本将介绍如何将 LangChain 与CerebriumAI 结合使用。

安装 cerebrium

使用 CerebriumAI API 需要 cerebrium 包。使用 pip3 install cerebrium 安装 cerebrium。

# Install the package
!pip3 install cerebrium

import os

from langchain.chains import LLMChain
from langchain_community.llms import CerebriumAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

请务必从 CerebriumAI 获取您的 API 密钥。请参阅此处。您将获得 1 小时免费的无服务器 GPU 计算时间来测试不同的模型。

os.environ["CEREBRIUMAI_API_KEY"] = "YOUR_KEY_HERE"

您可以指定不同的参数，例如模型端点 URL、最大长度、温度等。您必须提供一个端点 URL。

llm = CerebriumAI(endpoint_url="YOUR ENDPOINT URL HERE")

我们将为问答创建一个提示模板。

template = """Question: {question}

Answer: Let's think step by step."""

prompt = PromptTemplate.from_template(template)

llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)

提供一个问题并运行 LLMChain。

question = "What NFL team won the Super Bowl in the year Justin Beiber was born?"

llm_chain.run(question)

以编程方式连接这些文档到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。