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本文档帮助您开始使用 Fireworks AI 聊天模型。要查看由 Fireworks 提供的所有模型列表，请参阅 Fireworks 文档。
API 参考详细了解所有功能和配置选项，请访问 ChatFireworks API 参考。

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概览

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集成详情

类包序列化JS/TS 支持下载量版本
ChatFireworkslangchain-fireworksbeta✅ (npm)PyPI - 下载量PyPI - 版本

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模型功能

工具调用结构化输出图像输入音频输入视频输入分词级流式传输原生异步分词使用量Logprobs
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配置

要访问 Fireworks 模型，您需要创建一个 Fireworks 账户、获取 API 密钥并安装 langchain-fireworks 集成包。

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凭据

前往 fireworks.ai 注册 Fireworks 并生成 API 密钥。完成此操作后，设置 FIREWORKS_API_KEY 环境变量： 
import getpass
import os

if "FIREWORKS_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["FIREWORKS_API_KEY"] = getpass.getpass("请输入您的 Fireworks API 密钥: ")
要启用对模型调用的自动跟踪，请设置 LangSmith API 密钥： 
os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("请输入您的 LangSmith API 密钥: ")
os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"

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安装

LangChain Fireworks 集成位于 langchain-fireworks 包中： 
pip install -qU langchain-fireworks

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实例化

现在我们可以实例化我们的模型对象并生成聊天完成结果： 
from langchain_fireworks import ChatFireworks

llm = ChatFireworks(
    model="accounts/fireworks/models/kimi-k2-instruct-0905",
    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有帮助的助手。请翻译用户句子。",
    ),
    ("human", "我爱编程。"),
]
ai_msg = llm.invoke(messages)
ai_msg

AIMessage(content="J'adore la programmation.", additional_kwargs={}, response_metadata={'token_usage': {'prompt_tokens': 31, 'total_tokens': 41, 'completion_tokens': 10}, 'system_fingerprint': '', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None, 'model_provider': 'fireworks', 'model_name': 'accounts/fireworks/models/kimi-k2-instruct-0905'}, id='lc_run--a2bdeca3-6394-4c80-97ad-2fc8db9f54bb-0', usage_metadata={'input_tokens': 31, 'output_tokens': 10, 'total_tokens': 41})

print(ai_msg.content)

J'adore la programmation.

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API 参考

详细了解所有功能和配置选项，请访问 ChatFireworks API 参考。
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