在 Jupyter® 笔记本中使用 Palantir 提供的语言模型

Palantir 提供了一套语言和嵌入模型，可以在 Jupyter® 笔记本中使用。这些模型可以通过 palantir_models 库使用。该库提供了一组类，用于与模型进行交互。

在 Code Workspaces 中设置 Palantir 提供的模型

要向您的笔记本添加语言模型支持，请打开 Code Workspace 左侧的包搜索面板。搜索 palantir_models，然后选择 Latest。这将复制一个安装命令到您的剪贴板，您可以将其粘贴到一个空单元格中并运行。

向您的笔记本添加 Palantir 提供的模型

要向您的笔记本添加语言模型，请打开 Code Workspace 左侧的 Models 面板。如果您尚未导入模型，请点击 Import a Palantir-provided model。如果您已经导入了一个模型，您可以通过选择面板顶部的 + 图标导入其他模型。

然后面板会显示一个可搜索的可用模型列表。模型分为两类：聊天完成模型和嵌入模型。选择所需的模型以将其导入到您的 Code Workspace 中。

导入后，您的模型将出现在 Models 面板中。在 Models 面板中选择模型将显示一个演示该模型基本功能的代码片段。

要开始使用模型，请单击片段以复制代码并粘贴到笔记本中的任意单元格中。

使用语言模型生成完成

在此示例中，我们将使用 OpenAI 模型来回答一个问题。假设您已经导入了一个模型，可以将下面的代码片段复制到任何单元格中继续操作。

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from language_model_service_api.languagemodelservice_api_completion_v3 import GptChatCompletionRequest
from language_model_service_api.languagemodelservice_api import ChatMessage, ChatMessageRole
from palantir_models.models import OpenAiGptChatLanguageModel

# 获取指定的GPT聊天语言模型实例，此处使用 "gpt_v4"
model = OpenAiGptChatLanguageModel.get("gpt_v4")

# 创建一个聊天完成请求，用户提问“为什么天空是蓝色的？”
response = model.create_chat_completion(
    GptChatCompletionRequest([
        ChatMessage(ChatMessageRole.USER, "why is the sky blue?")
    ])
)

嵌入

除了生成语言模型之外，Palantir还提供嵌入模型。以下示例展示了如何使用嵌入模型计算一组单词的嵌入，并绘制嵌入以进行可视化。下面的每个代码块都应视为一个独立的单元。

首先，添加此示例所需的依赖项：

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# 使用 mamba 安装 Python 包：palantir_models、matplotlib、numpy 和 scikit-learn
!mamba install -y palantir_models matplotlib numpy scikit-learn

这行代码使用 mamba 包管理器安装几个常用的 Python 库：palantir_models（可能是一个与数据分析或机器学习相关的库）、matplotlib（用于数据可视化）、numpy（用于数值计算）以及 scikit-learn（用于机器学习）。-y 选项表示自动确认安装，无需人工干预。 然后确保您在 模型 面板中导入了嵌入模型。在这个例子中，我们将使用 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 模型。

为了生成所需的嵌入，我们从模型片段的副本开始，并进行如下修改：

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from language_model_service_api.languagemodelservice_api_embeddings_v3 import GenericEmbeddingsRequest
from palantir_models.models import GenericEmbeddingModel

# 定义水果列表
fruits = [
    "apple", "banana", "orange", "melon", "kiwi", "pear", "grape", "strawberry", "lemon", "lime",
    "blueberry", "berry", "mango", "watermelon"
]

# 定义动物列表
animals = [
    "dog", "cat", "cow", "eagle", "mouse", "horse", "squirrel", "lion", "deer", "goose", "chicken", "pig"
]

# 将水果和动物列表合并成一个词汇列表
words = fruits + animals

# 获取文本嵌入模型
model = GenericEmbeddingModel.get("text-embedding-ada-002")

# 创建词汇列表的嵌入表示
embeddings = model.create_embeddings(GenericEmbeddingsRequest(inputs=words)).embeddings

最后，我们可以使用scikit-learn和Matplotlib来可视化我们的嵌入：

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from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 使用PCA降维到二维
pca = PCA(n_components=2, random_state=0)
embeddings_2d = pca.fit_transform(np.array(embeddings))  # 将高维嵌入降到二维

plt.figure(figsize=(8, 4), dpi=100)
for i, word in enumerate(words):
    x, y = embeddings_2d[i, 0], embeddings_2d[i, 1]
    plt.scatter(x, y)  # 绘制散点
    # 添加文本注释，分别在点的右下方偏移一些距离
    plt.annotate(word, xy=(x, y), xytext=(5, 2), textcoords='offset points', ha='right', va='bottom')
plt.show()  # 显示图形

运行笔记本后，您将看到一个嵌入的图表：

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