LangChain入门：6.HuggingFace API初体验_langchain huggingfacehub利用api的方式

LangChain 支持的可绝不只有 OpenAI 模型，那么你能否试一试 HuggingFace 开源社区中的其它模型呢？在这篇技术博文中，我将介绍如何快速使用HuggingFace API。HuggingFace API为开发者提供了一个简单而强大的工具，可以轻松地集成各种NLP模型和功能到他们的应用程序中。

了解HuggingFace API

HuggingFace API是一个基于云端的服务，允许开发者通过简单的HTTP请求来访问各种NLP模型和工具。使用HuggingFace API，开发者无需担心模型的部署和维护，可以专注于构建自己的应用逻辑。

创建API密钥

要开始使用HuggingFace API，首先需要创建一个API密钥。这个密钥将用于身份验证和访问API服务。下面是创建API密钥的步骤：

1. 登录到（HuggingFace）的官方网站。

2. 导航到用户设置页面。
   

3. 在API密钥部分，点击“Generate a new API token”按钮生成一个新的API密钥。
   

4. 将生成的API密钥保存好，它将用于后续的API访问。

使用LangChain访问API进行模型推理

一旦获得了API密钥，就可以开始使用HuggingFace API进行模型推理了。下面是一个简单的示例，演示调用Hugging Face Hub模型来生成中文文本，从BigScience组织开发的Hugging Face Hub模型中加载一个名为"bloom-1b7"的模型，并设置了一些参数，如temperature和max_length，对输入的文本"请你给违反交通规则的小朋友讲讲危害吧"进行生成，并打印生成的文本。：

import os
os.environ["HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN"] = "填入申请得到的token"
from langchain import HuggingFaceHub
llm = HuggingFaceHub(
    repo_id="bigscience/bloom-1b7",
    model_kwargs={"temperature":0.2, "max_length":500}
    )

text=llm.invoke("请你给违反交通规则的小朋友讲解危害！")

print(text)
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这个代码可以用于生成中文文本，例如用于自动生成问答、文章或者其他类型的文本。通过调整模型参数和输入文本，可以生成不同类型的文本。

注意：

导入Hugging Face Hub库前需要安装huggingface_hub包

pip install huggingface_hub
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结语

通过本文的介绍，我们了解了如何使用HuggingFace API来快速构建自然语言处理应用。从创建API密钥到实际的模型推理，HuggingFace API提供了一个简单而强大的平台，帮助开发者轻松地集成各种NLP模型和功能到他们的应用程序中。