ModelScope는 모델과 데이터셋의 대규모 저장소입니다.
이 페이지는 LangChain 내에서 modelscope 생태계를 사용하는 방법을 다룹니다. 설치 및 설정, 그리고 특정 modelscope wrapper에 대한 참조, 이렇게 두 부분으로 나뉩니다.

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Installation

pip install -U langchain-modelscope-integration
ModelScope로 이동하여 ModelScope에 가입하고 SDK token을 생성하세요. 완료한 후 MODELSCOPE_SDK_TOKEN environment variable을 설정하세요: 
export MODELSCOPE_SDK_TOKEN=<your_sdk_token>

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Chat Models

ModelScopeChatEndpoint class는 ModelScope의 chat model을 제공합니다. 사용 가능한 모델은 여기에서 확인하세요. 
from langchain_modelscope import ModelScopeChatEndpoint

llm = ModelScopeChatEndpoint(model="Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct")
llm.invoke("Sing a ballad of LangChain.")

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Embeddings

ModelScopeEmbeddings class는 ModelScope의 embedding을 제공합니다. 
from langchain_modelscope import ModelScopeEmbeddings

embeddings = ModelScopeEmbeddings(model_id="damo/nlp_corom_sentence-embedding_english-base")
embeddings.embed_query("What is the meaning of life?")

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LLMs

ModelScopeEndpoint class는 ModelScope의 LLM을 제공합니다. 
from langchain_modelscope import ModelScopeEndpoint

llm = ModelScopeEndpoint(model="Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct")
llm.invoke("The meaning of life is")
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