[LangChain] LangChain 개발 환경 구축

 

LangChain 개발 환경 구축

(가상환경을 구축하는 것은 생략하겠다)

`LangChain`은 `pip`를 사용해서 설치하면된다. 

하지만 `LangSmith`이나  `LangGraph`와 같은 추가적인 `LangChain`계열의 라이브러리는 직접 설치해야한다. 

1. LangChain 설치

pip install langchain

 

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2. 의존성 패키지 설치

2.1 langchain community

pip install langchain-community

2.2 OpenAI

- langchain-openai

pip install langchain-openai

2.3 HuggingFace

- langchain-huggingface

pip install langchain-huggingface

2.4 Anthropic

- langchain-anthropic

pip install langchain-anthropic

2.5 Google (Vertex / Gemini)

- langchain-google-vertexai

pip install langchain-google-vertexai

2.6 Azure OpenAI

- langchain-azure-openai

pip install langchain-azure-openai

 

Cohere , Mistral AI 등의 API도 있다.

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3. Local에서 LLM을 사용할 것이라면

만약 Local에서 LLM을 사용할 것이라면 `huggingface`, `transformer`, `torch`와 같은 라이브러리도 설치를 해야한다.

 

Hugging Face

pip install huggingface_hub transformers datasets

 

torch

torch의 경우 `CUDA`를 사용할 것이라면 먼서 설치된 CUDA 버전을 확인한후

파이토치 한국 사용자 모임 (PyTorch Korea User Group)

해당 사이트로 이동하여서 자신의 환경에 맞는 버전을 선택하고 명령어를 실행해주면된다.

 

만약 CUDA버전이 12.4~6 이라면

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

해당 명령어를 실행하면된다

 

설치이후 

import torch

print(torch.cuda.is_available())

해당 코드를 실행하여 True가 출력되면 설치가 된 것이다.

 

+) accelerate

추가적으로 `accelerate`를 설치할 것이라면 `torch` 설치 이후가 좋다

왜냐하면 의존성 패키지에 torch가 있기 때문에 만약 torch가 설치 안된 상태에서 `accelerate`를 설치하면 CPU 버전이 설치되기 때문이다.

pip install accelerate