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本页面将帮助您开始使用 Together AI 的聊天模型。有关 ChatTogether 所有功能和配置的详细文档，请参阅 API 参考。 Together AI 提供了一个 API 来查询 50 多个领先的开源模型。

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概述

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集成详情

类包可序列化JS 支持下载量版本
ChatTogetherlangchain-togetherbeta✅PyPI - DownloadsPyPI - Version

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模型特性

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原生异步令牌使用量对数概率
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设置

要访问 Together 模型，您需要创建一个 Together 账户，获取 API 密钥，并安装 langchain-together 集成包。

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凭证

前往 此页面 注册 Together 并生成 API 密钥。完成后，设置 TOGETHER_API_KEY 环境变量： 
import getpass
import os

if "TOGETHER_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["TOGETHER_API_KEY"] = getpass.getpass("输入您的 Together API 密钥：")
要启用模型调用的自动追踪，请设置您的 LangSmith API 密钥： 
os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("输入您的 LangSmith API 密钥：")
os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"

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安装

LangChain Together 集成包含在 langchain-together 包中： 
pip install -qU langchain-together

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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： 
from langchain_together import ChatTogether

llm = ChatTogether(
    model="meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf",
    temperature=0,
    max_tokens=None,
    timeout=None,
    max_retries=2,
    # 其他参数...
)

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调用

messages = [
    (
        "system",
        "您是一个将英语翻译成法语的助手。请翻译用户的句子。",
    ),
    ("human", "I love programming."),
]
ai_msg = llm.invoke(messages)
ai_msg

AIMessage(content="J'adore la programmation.", response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 9, 'prompt_tokens': 35, 'total_tokens': 44}, 'model_name': 'meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf', 'system_fingerprint': None, 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='run-eabcbe33-cdd8-45b8-ab0b-f90b6e7dfad8-0', usage_metadata={'input_tokens': 35, 'output_tokens': 9, 'total_tokens': 44})

print(ai_msg.content)

J'adore la programmation.

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API 参考

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