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Cerebras 是一家模型提供商，专注于提供高速的开源模型。Cerebras CS-3 系统由晶圆级引擎-3（WSE-3）驱动，代表了一类新型 AI 超级计算机，以其无与伦比的性能和可扩展性，为生成式 AI 训练和推理设定了新标准。 选择 Cerebras 作为您的推理提供商，您可以：
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我们的 CS-3 系统可以快速、轻松地集群，创建世界上最大的 AI 超级计算机，从而简化大型模型的部署和运行。领先的企业、研究机构和政府已经在使用 Cerebras 解决方案来开发专有模型并训练流行的开源模型。 本文将帮助您开始使用 ChatCerebras 聊天模型。有关 ChatCerebras 所有功能和配置的详细文档，请参阅 API 参考。

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概述

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集成详情

类包可序列化PY 支持下载量版本
ChatCerebras@langchain/cerebras❌✅NPM - DownloadsNPM - Version

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模型特性

请参阅下表标题中的链接，了解如何使用特定功能的指南。
工具调用结构化输出图像输入音频输入视频输入令牌级流式传输令牌使用量对数概率
✅✅❌❌❌✅✅❌

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设置

要访问 ChatCerebras 模型，您需要创建一个 Cerebras 账户，获取 API 密钥，并安装 @langchain/cerebras 集成包。

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凭证

从 cloud.cerebras.ai 获取 API 密钥，并将其添加到环境变量中： 
export CEREBRAS_API_KEY="your-api-key"
如果您希望自动追踪模型调用，还可以通过取消注释以下行来设置您的 LangSmith API 密钥： 
# export LANGSMITH_TRACING="true"
# export LANGSMITH_API_KEY="your-api-key"

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安装

LangChain ChatCerebras 集成位于 @langchain/cerebras 包中： 
npm install @langchain/cerebras @langchain/core

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实例化

现在我们可以实例化模型对象并生成聊天补全： 
import { ChatCerebras } from "@langchain/cerebras"

const llm = new ChatCerebras({
    model: "llama-3.3-70b",
    temperature: 0,
    maxTokens: undefined,
    maxRetries: 2,
    // 其他参数...
})

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调用

const aiMsg = await llm.invoke([
    {
      role: "system",
      content: "你是一个将英语翻译成法语的助手。请翻译用户的句子。",
    },
    { role: "user", content: "I love programming." },
])
aiMsg

AIMessage {
  "id": "run-17c7d62d-67ac-4677-b33a-18298fc85e35",
  "content": "J'adore la programmation.",
  "additional_kwargs": {},
  "response_metadata": {
    "id": "chatcmpl-2d1e2de5-4239-46fb-af2a-6200d89d7dde",
    "created": 1735785598,
    "model": "llama-3.3-70b",
    "system_fingerprint": "fp_2e2a2a083c",
    "object": "chat.completion",
    "time_info": {
      "queue_time": 0.00009063,
      "prompt_time": 0.002163031,
      "completion_time": 0.012339628,
      "total_time": 0.01640915870666504,
      "created": 1735785598
    }
  },
  "tool_calls": [],
  "invalid_tool_calls": [],
  "usage_metadata": {
    "input_tokens": 55,
    "output_tokens": 9,
    "total_tokens": 64
  }
}

console.log(aiMsg.content)

J'adore la programmation.

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JSON 调用

const messages = [
  {
    role: "system",
    content: "你是一个数学导师，处理数学练习并以 JSON 格式输出，格式为 { result: number }。",
  },
  { role: "user",  content: "2 + 2" },
];

const aiInvokeMsg = await llm.invoke(messages, { response_format: { type: "json_object" } });

// 如果您不想在每次调用时都传递 response_format，可以将其绑定到实例
const llmWithResponseFormat = llm.bind({ response_format: { type: "json_object" } });
const aiBindMsg = await llmWithResponseFormat.invoke(messages);

// 它们是相同的
console.log({ aiInvokeMsgContent: aiInvokeMsg.content, aiBindMsg: aiBindMsg.content });

{ aiInvokeMsgContent: '{"result":4}', aiBindMsg: '{"result":4}' }

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API 参考

有关 ChatCerebras 所有功能和配置的详细文档，请参阅 API 参考。
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