langchain异步调用大模型
时间: 2025-04-29 21:50:33 浏览: 36
### 实现LangChain中的异步调用
在LangChain中,为了有效利用资源并提高性能,可以采用`AsyncCallbackHandler`来处理异步操作。这允许应用程序在等待长时间运行的任务完成的同时继续执行其他任务[^1]。
对于大型模型而言,由于其计算密集性和潜在的高延迟响应时间,使用异步方法尤为重要。通过这种方式可以在不影响用户体验的情况下加载或查询这些复杂的AI组件。当涉及到具体实现时,则需依赖于所选平台支持的相关库函数来进行非阻塞式的请求发送与接收。
下面给出一段Python代码作为示例展示如何创建一个简单的异步处理器:
```python
from langchain.callbacks.base import AsyncCallbackHandler
import asyncio
class MyCustomAsyncHandler(AsyncCallbackHandler):
async def on_llm_start(self, serialized, prompts, **kwargs):
print("LLM started.")
async def on_llm_end(self, response, **kwargs):
print(f"LLM finished with result {response}.")
async def main():
handler = MyCustomAsyncHandler()
await handler.on_llm_start({}, ["prompt"])
await asyncio.sleep(2) # Simulate LLM processing time.
await handler.on_llm_end("example_result")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
```
此脚本定义了一个继承自`AsyncCallbackHandler`类的新类,并重写了两个关键的方法:`on_llm_start()` 和 `on_llm_end()`. 这些方法将在相应的生命周期事件发生时被自动触发。最后,在主程序里实例化该对象并通过模拟的方式展示了整个流程的工作原理。
值得注意的是,除了上述基础结构外,还可以进一步扩展此类以适应特定需求或者集成更多特性如错误处理机制等。此外,如果要删除不再使用的模型版本,可按照如下方式操作:
```bash
ollama rm qwen2.5-3bnsfw:latest
```
这条命令会移除名为`qwen2.5-3bnsfw:latest`的大规模预训练语言模型文件及其关联数据[^2]。
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