현재 Fireworks 모델을 text completion 모델로 사용하는 방법을 설명하는 페이지를 보고 계십니다. 많은 인기 있는 Fireworks 모델은 chat completion 모델입니다.이 페이지를 찾고 계실 수 있습니다.
Fireworks는 혁신적인 AI 실험 및 프로덕션 플랫폼을 만들어 생성형 AI 제품 개발을 가속화합니다.이 예제는 LangChain을 사용하여
Fireworks 모델과 상호작용하는 방법을 다룹니다.
Overview
Integration details
| Class | Package | Local | Serializable | JS support | Downloads | Version |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Fireworks | langchain-fireworks | ❌ | ❌ | ✅ |
Setup
Credentials
Fireworks AI에 로그인하여 모델에 액세스할 수 있는 API Key를 받고,FIREWORKS_API_KEY environment variable로 설정되어 있는지 확인하세요.
3. model id를 사용하여 모델을 설정하세요. 모델이 설정되지 않은 경우 기본 모델은 fireworks-llama-v2-7b-chat입니다. fireworks.ai에서 전체 최신 모델 목록을 확인하세요.
Installation
나머지 노트북이 작동하려면langchain-fireworks python package를 설치해야 합니다.
Instantiation
Invocation
문자열 prompt로 모델을 직접 호출하여 completion을 얻을 수 있습니다.여러 prompt로 호출하기
추가 parameter와 함께 호출하기
Chaining
LangChain Expression Language를 사용하여 non-chat 모델로 간단한 chain을 만들 수 있습니다.Streaming
원하는 경우 출력을 stream할 수 있습니다.API reference
모든Fireworks LLM 기능 및 구성에 대한 자세한 문서는 API reference를 참조하세요: python.langchain.com/api_reference/fireworks/llms/langchain_fireworks.llms.Fireworks.html#langchain_fireworks.llms.Fireworks
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